Machine Learning13 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 훈련 세트와 테스트 세트 [혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝] 책의 내용을 정리한 글 입니다. 개념 머신러닝 알고리즘은 크게 두가지로 나눌 수 있다. 지도 학습: 입력(데이터)과 타깃(정답)을 전달하여 모델을 훈련한 다음 새로운 데이터를 예측하는 데 활용 비지도 학습: 타깃(정답) 없이 무엇을 예측하는 것이 아니라 입력(데이터)에서 어떤 특징을 찾는 데 주로 활용 두가지 학습에서 모두 사용되는 입력 데이터는 여러가지 특성(ex. 물고기의 길이, 무게)의 그룹이라고 볼 수 있다. 그리고 이런 하나의 입력 데이터를 샘플 이라고 부른다. 지도 학습에서는 입력과 타깃, 비지도 학습에서는 입력 데이터가 필요한데 이 데이터도 테스트 세트와 훈련 세트로 나누어 사용하게 된다. 이 과정에서 훈련 세트와 테스트 세트에 샘플이 골고루 섞여 있지 않아.. 2023. 4. 9. 이전 1 2 3 다음
