머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝

머신러닝 후반전  데이터 스플릿(Data Split) → 모델 선택 및 학습 → 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝 → 성능 평가  서론 이전에 머신러닝의 기초적인 부분, 데이터 전처리 및 모델 학습에 대해 상세히 알아보았습니다. 그런데 학습만큼 중요한 것이 바로 '검증'입니다. 그리고 검증 과정에서 나오는 결과를 통해 모델을 더욱 개선하는 것, 이것이 바로 '하이퍼파라미터 튜닝'입니다. 이번 글에서는 바로 그 두 주제, 머신러닝(Machine Learning) 후반전 - 모델 검증 및 하이퍼파라미터 튜닝에 대해 알아보려 합니다. 모델이 잘 학습하고 있는지, 그리고 그 성능을 더욱 향상시킬 수 있는 방법은 무엇인지 함께 살펴보며, 머신러닝을 한층 더 깊게 이해해보려고 합니다. 그럼 그동안 우리가 함께 쌓아..