머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 데이터 스플릿(Data Split) 실습
머신러닝 후반전 데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가 서론 머신러닝은 우리가 일상에서 마주하는 다양한 문제를 해결하는 강력한 도구입니다. 추천 시스템에서부터 의료 진단, 자율 주행 자동차에 이르기까지 머신러닝은 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 그러나 이렇게 모델을 만드는 과정에서 중요한 한 단계는 바로 '데이터 스플릿'입니다. 데이터 스플릿은 머신러닝 모델을 학습하고 검증하기 위한 핵심적인 과정으로, 모델의 성능을 평가하고 일반화 능력을 향상시키는 데 큰 역할을 합니다. 머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 데이터 스플릿(Data Split) 실습 과정을 통해 모델이 학습 데이터에 과적합되는 것을 방지하고, 동시에..