[ML] Model의 학습과 평가

머신러닝 모델의 학습과 평가 과정에서 중요한 요소들에 대해 다루겠습니다.훈련 데이터와 테스트 데이터의 분할모델의 성능을 정확히 평가하고 일반화 능력을 확인하기 위해 데이터셋을 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다.훈련 데이터는 모델을 학습시키는 데 사용되며, 테스트 데이터는 학습되지 않은 데이터에서 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.일반적인 비율:Train(훈련 데이터) : Test(테스트 데이터) = 70:30Train(훈련 데이터) : Test(테스트 데이터) = 80:20데이터 분할 방법Train(훈련 데이터) & Test(테스트 데이터)를 어떠한 비율로 나누는지 알았습니다. 그러면 어떠한 방법으로 분리할까요?임의 분할(Random Split):데이터를 무작위로 섞은 후, 지정된 비율에 따라..