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캐글 타이타닉 문제
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타이타닉 데이터여서 그런건 아니고
작업형2에서 검증 데이터 분리는 없어도 됩니다.
코드를 평가하지는 않습니다.
다만 내 모델의 성능을 평가하기 위해서는 검증데이터가 필수입니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님.
캐글 타이타닉 문제에서 검증 데이터 분리에 대해 문의 주셨네요. 일반적으로 모델의 성능을 평가하고 과적합을 피하기 위해서는 검증 데이터 세트를 생성하는 것이 좋습니다. 검증 데이터 세트를 통해 모델을 튜닝하면서 학습되지 않은 데이터에 대한 모델의 성능을 측정할 수 있습니다.
그러나, 캐글 타이타닉 문제와 같은 교육 목적에서는 데이터 양이 상대적으로 많지 않아 전체 데이터를 학습에 사용하는 경우가 종종 존재합니다. 이는 모델 성능을 최대한 끌어올리기 위한 방법의 일환입니다.
각 수업에서 검증 데이터 분리를 설명하는 이유는, 실제 실무와 평가 과정에서 유효한 검증 방법을 체득하도록 돕기 위함입니다. 따라서 실제 작업에서는 데이터의 양과 목적에 따라 검증 데이터 분리를 조정할 수도 있습니다.
아래는 검증 데이터 분리에 대한 여러 질문과 답변들입니다:
검증 데이터 분리시: 타겟 컬럼을 왜 제외하는지에 대한 설명이 포함되어 있습니다.
검증데이터 분리가 이해가 안가요,,,: 검증 데이터 분리와 관련하여 다양한 경우의 수에 대한 답변을 제공하며, drop과 pop의 사용 사례도 포함되어 있습니다.
이 정보를 통해 검증 데이터 분리에 대한 이해도를 높이는 데 도움이 되길 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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