Train Data 와 Test Data 를 나누는 이유

테스트 데이터(Test Data)와 트레인 데이터(Train Data)는 머신러닝 모델을 학습하고 평가하기 위해 데이터를 나눌 때 사용하는 두 가지 중요한 데이터셋입니다. 이들의 역할과 차이점은 다음과 같습니다.

 

 

1. 트레인 데이터(Train Data)

정의:

• 트레인 데이터는 모델을 학습시키기 위해 사용하는 데이터입니다.
• 모델이 입력 변수(features)와 목표 변수(target) 간의 관계를 파악하도록 학습합니다.

역할:

• 모델의 가중치와 파라미터를 조정하는 데 사용됩니다.
• 데이터를 통해 모델이 패턴과 규칙을 학습하게 합니다.

특징:

• 모델이 트레인 데이터를 통해 학습하면, 모델의 성능이 이 데이터에 최적화됩니다.
• 단, 트레인 데이터만으로 평가하면 모델의 일반화 성능을 알 수 없습니다.

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2. 테스트 데이터(Test Data)

정의:

• 테스트 데이터는 모델의 성능을 평가하기 위해 사용됩니다.
• 학습 과정에서 전혀 사용되지 않은 데이터로 모델의 일반화 능력을 검증합니다.

역할:

• 모델이 학습하지 않은 데이터를 예측하여 실제 상황에서의 성능을 평가.
• 과적합(overfitting)을 방지하고, 모델이 새로운 데이터에서 얼마나 잘 작동하는지 확인.

특징:

• 모델 평가에만 사용되며, 학습 과정에 절대 포함되지 않습니다.
• 테스트 데이터에서 높은 성능을 보여야 모델이 실제 환경에서도 좋은 성능을 발휘할 가능성이 높습니다.

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3. 차이점 요약

구분	트레인 데이터(Train Data)	테스트 데이터(Test Data)
역할	모델 학습에 사용	모델 평가에 사용
사용 목적	입력 데이터와 목표 변수 간 관계 학습	학습되지 않은 데이터로 모델의 일반화 성능 평가
데이터 포함 여부	학습 과정에 포함	학습 과정에 포함되지 않음
데이터 크기 비율	보통 70~80%	보통 20~30%

 

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4. 왜 데이터를 나누어야 할까?

• 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 데이터를 분리합니다.
  • 트레인 데이터에 과적합된 모델은 학습 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터(테스트 데이터)에서는 성능이 저하될 수 있습니다.
• 테스트 데이터를 통해 실제 데이터 환경에서의 성능을 예측할 수 있습니다.

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5. 추가: 검증 데이터(Validation Data)

• 검증 데이터는 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 선택을 위해 사용되는 별도의 데이터셋입니다.
• 데이터셋을 3개로 나누는 경우:
  1. Train Data: 모델 학습.
  2. Validation Data: 모델 튜닝 및 성능 검증.
  3. Test Data: 최종 모델 평가.

 

6. 데이터 분할 예시

Scikit-learn의 train_test_split을 사용한 데이터 분할 예시:

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 데이터 로드
iris = load_iris()
X = iris.data  # 입력 변수
y = iris.target  # 목표 변수

# Train-Test Split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

print("Train Data Size:", X_train.shape)
print("Test Data Size:", X_test.shape)

 

결론

• 트레인 데이터는 모델 학습에 사용.
• 테스트 데이터는 모델 평가에 사용.
• 데이터를 나누는 이유는 모델의 일반화 성능을 평가하고, 과적합을 방지하기 위함입니다.