머신러닝 모델의 주요 목표는 보이지 않는 새로운 데이터에 대해 정확한 예측을 하는 것입니다. 이를 달성하려면 모델이 잘 일반화되어야 하는데, 이는 모델이 학습된 특정 샘플에 지나치게 맞춰지지 않고 데이터의 기본 패턴을 포착해야 한다는 의미입니다. 여기서 오버피팅이라는 개념이 등장합니다. 과적합은 모델이 새로운 데이터에 대한 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 정도로 훈련 데이터의 세부 사항과 노이즈를 학습할 때 발생합니다. 데이터를 별도의 학습 및 유효성 검사 집합으로 분할하면 데이터의 한 하위 집합에서 모델을 학습한 다음 다른 하위 집합에서 성능을 테스트할 수 있습니다. 이는 모델이 새로운 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 평가하는 데 도움이 됩니다.
모델을 구축할 때는 어떤 모델을 사용할지(예: 선형 회귀, 의사 결정 트리, 신경망), 어떻게 구성할지(트리의 깊이, 학습 속도 등의 하이퍼파라미터 설정)를 선택해야 하는 경우가 많습니다. 유효성 검사 집합을 사용하면 다양한 모델과 구성을 비교하여 어떤 것이 가장 성능이 좋은지 확인할 수 있습니다. 학습 중에 모델이 보지 못한 별도의 유효성 검사 집합을 사용하면 보이지 않는 데이터에서 다양한 모델과 설정이 어떻게 작동하는지 보다 정확하게 평가할 수 있습니다.
별도의 유효성 검사 세트를 사용하면 모델의 견고성을 평가할 수도 있습니다. 강력한 모델은 다양한 데이터 세트에서 일관되게 작동해야 합니다. 모델이 학습 데이터에서는 잘 작동하지만 검증 데이터에서는 제대로 작동하지 않는다면 모델이 견고하지 않고 학습 데이터에 과적합하다는 신호일 수 있습니다.
데이터 유출은 학습 데이터 세트 외부의 정보를 사용하여 모델을 생성할 때 발생합니다. 이는 훈련 중에 모델이 테스트 데이터에 실수로 노출되어 지나치게 낙관적인 성능 추정치가 나오는 경우 발생할 수 있습니다. 데이터를 별개의 학습 및 검증 세트로 분리하고 서로 겹치지 않도록 하면 데이터 유출을 방지하는 데 도움이 됩니다.
실제 애플리케이션에서 모델은 학습된 데이터와 어떤 면에서 다를 수 있는 데이터를 자주 접하게 됩니다. 특히 모델이 실제로 접하게 될 데이터를 대표하는 별도의 유효성 검사 집합을 사용하면 모델이 실제 조건에서 어떻게 작동할지 더 잘 평가할 수 있습니다.
데이터에는 종종 무작위 변동성이나 노이즈가 포함되어 있습니다. 다양한 데이터 세트에 대한 훈련과 검증은 단일 데이터 세트의 특정 무작위 노이즈의 결과가 아닌 모델의 성능을 보장하는 데 도움이 됩니다.
데이터의 양이 제한되어 있는 상황에서는 데이터를 효율적으로 사용하는 것이 특히 중요합니다. 데이터 세트를 학습 및 검증 세트로 분할하면 사용 가능한 데이터를 효과적으로 사용할 수 있으므로 모델이 충분한 데이터로 학습되는 동시에 성능을 의미 있게 평가할 수 있는 충분한 데이터를 확보할 수 있습니다.
많은 통계 학습 방법은 학습 데이터와 테스트 데이터가 독립적이고 동일하게 분포되어 있다고 가정합니다. 데이터를 학습 세트와 검증 세트로 분리하면 테스트 세트가 학습 프로세스와 분리되고 영향을 받지 않도록 함으로써 이 가정을 충족하는 데 도움이 됩니다.
모델 개발 과정은 반복적인 경우가 많습니다. 모델을 빌드하고 유효성 검사 세트에서 성능을 평가한 다음 백엔드에서 개선 작업을 수행합니다. 이러한 반복적인 훈련, 검증, 수정 프로세스는 더 나은 성능을 위해 모델을 개선하는 데 도움이 됩니다.
마지막으로, 데이터를 학습 및 검증 세트로 분할하는 것은 데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 모범 사례로 간주됩니다. 이는 모델 개발 및 평가에 대한 강력하고 재현 가능한 접근 방식의 기본 요소입니다.
요약하면, 데이터를 학습 및 검증 집합으로 나누는 것은 책임감 있는 모델 개발의 초석입니다. 이를 통해 모델은 학습된 특정 데이터에 맞게 조정될 뿐만 아니라 보이지 않는 새로운 데이터에서도 잘 작동할 수 있으므로 예측 모델링의 주요 목표를 달성할 수 있습니다. 이러한 관행은 과적합, 모델 선택, 견고성, 데이터 유출, 실제 적용 등의 문제를 해결하여 신뢰할 수 있고 효과적인 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.
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