검증세트
![[ 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 ] 교차 검증과 그리드 서치](https://img1.daumcdn.net/thumb/R750x0/?scode=mtistory2&fname=https%3A%2F%2Fblog.kakaocdn.net%2Fdna%2FGBl1M%2FbtrGjEiJI4N%2FAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAGrr_OdF5uAuc5McAouFjwmqB31iwS-_H_v-vOeJB_sM%2Fimg.png%3Fcredential%3DyqXZFxpELC7KVnFOS48ylbz2pIh7yKj8%26expires%3D1753973999%26allow_ip%3D%26allow_referer%3D%26signature%3DdJMWwqP9M0bmo%252FSBmCw4r4iulTc%253D)
[ 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝 ] 교차 검증과 그리드 서치
검증세트 테스트세트를 사용하지 않고 모델이 과소적합인지 과대적합인지 판단하기 위해 훈련세트를 또 나눠서 검증세트를 만든다. 훈련세트에서 모델을 훈련하고 검증 세트로 모델을 평가한다. from sklearn.model_selection import train_test_split #데이터와 타깃을 훈련세트와 테스트세트로 분할 train_input, test_input, train_target, test_target = train_test_split(data, target, test_size = 0.2) #훈련세트를 훈련세트와 검증세트로 분할(sub: 훈련세트, val: 검증세트) sub_input, val_input, sub_target, val_target = train_test_split(train_in..