"데이터 분할"의 두 판 사이의 차이

 
(같은 사용자의 중간 판 6개는 보이지 않습니다)
3번째 줄: 3번째 줄:
;[[data]] [[分割]]
;[[data]] [[分割]]
;데이터 분할
;데이터 분할
* 데이터를 '훈련셋+테스트셋' 또는 '훈련셋+검증셋+테스트셋' 등으로 나누는 일
* 데이터를 '훈련 데이터+테스트 데이터' 또는 '훈련 데이터+검증 데이터+테스트 데이터' 등으로 나누는 일
* 훈련셋과 테스트셋의 비율을 어떻게 할지는 정해진 규칙은 없다.
* 훈련셋과 테스트셋의 비율을 어떻게 할지는 정해진 규칙은 없다.
* 일반적으로는 7:3 또는 8:2 정도로 한다.
* 일반적으로는 7:3 또는 8:2 정도로 한다.
* 3~5년치 시계열데이터의 경우, 마지막 1개년을 테스트셋으로 하는 경우가 흔하다.
* 3~5년치 시계열데이터의 경우, 마지막 1개년을 테스트셋으로 하는 경우가 흔하다.
* 사례 수가 적으면, 테스트셋 선택에 따라 예측력의 차이가 매우 클 수 있다.
* 사례 수가 적으면, 테스트셋 선택에 따라 예측력의 차이가 매우 클 수 있다.
==분할 데이터 활용절차==
[[파일:train_test_detail.png]]
[[파일:train_validate_test_detail.png]]


==같이 보기==
==같이 보기==

2020년 5월 5일 (화) 12:05 기준 최신판

1 개요[ | ]

data splitting
data 分割
데이터 분할
  • 데이터를 '훈련 데이터+테스트 데이터' 또는 '훈련 데이터+검증 데이터+테스트 데이터' 등으로 나누는 일
  • 훈련셋과 테스트셋의 비율을 어떻게 할지는 정해진 규칙은 없다.
  • 일반적으로는 7:3 또는 8:2 정도로 한다.
  • 3~5년치 시계열데이터의 경우, 마지막 1개년을 테스트셋으로 하는 경우가 흔하다.
  • 사례 수가 적으면, 테스트셋 선택에 따라 예측력의 차이가 매우 클 수 있다.

2 분할 데이터 활용절차[ | ]

Train test detail.png

Train validate test detail.png

3 같이 보기[ | ]

4 참고[ | ]

문서 댓글 ({{ doc_comments.length }})
{{ comment.name }} {{ comment.created | snstime }}