문과생CS정복기

Validation set(검증 세트)는 모델의 성능을 평가하고 최적화하기 위해 데이터를 나누는 중요한 단계 중 하나입니다. 검증 세트를 만드는 이유는 다음과 같습니다:1. 모델 튜닝검증 세트는 하이퍼파라미터 튜닝에 사용됩니다. 모델의 성능을 최적화하기 위해 다양한 하이퍼파라미터 값을 시도할 때, 검증 세트를 사용하여 각 설정의 성능을 평가하고 가장 좋은 하이퍼파라미터를 선택할 수 있습니다.2. 과적합 방지훈련 세트만을 사용하여 모델을 학습하면 모델이 훈련 데이터에 과적합(overfitting)될 수 있습니다. 검증 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가하면, 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 과적합된 모델은 훈련 데이터에서는 높은 성능을 보이지만, 새로운 데이터에서는 성능이 저하됩니다..

Validation set(검증 세트)는 머신러닝 모델의 성능을 평가하고, 하이퍼파라미터 튜닝과 모델 선택을 위해 사용되는 데이터 세트입니다. 일반적으로 데이터 세트는 훈련 세트(training set), 검증 세트(validation set), 그리고 테스트 세트(test set)로 나뉩니다.데이터 세트 분할훈련 세트 (Training Set):모델을 학습시키는 데 사용됩니다. 이 세트에서 모델은 입력 데이터와 해당 레이블을 학습하여 예측하는 방법을 배웁니다.검증 세트 (Validation Set):모델의 성능을 평가하고, 하이퍼파라미터를 조정하는 데 사용됩니다. 훈련 과정 동안 모델이 이 데이터를 통해 최적화되지 않도록 합니다.모델이 훈련 세트에 과적합(overfitting)되지 않도록 돕습니다.테스..