이 포스팅은 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝을 공부하고 정리한 것입니다. 지금까지 훈련세트에서 모델을 훈련하고 테스트 세트에서 모델을 평가했다. 테스트 점수를 통해 일반화 성능을 가늠해 볼 수 있었다. 그런데 테스트 세트를 사용해 자꾸 성능을 확인하다 보면 점점 테스트 세트에 맞추게 된다. 이전 까지는 문제를 간단히 하려고 테스트 세트를 사용했다. 하지만 테스트 세트로 일반화 성능을 올바르게 예측하려면 가능한 한 테스트 세트를 사용하지 말아야 한다. 모델을 만들고 나서 마지막에 딱 한번만 사용하는 것이 좋다. 검증 세트 테스트 세트를 사용하지 않으면 모델이 과대적합인지 과소적합인지 판단하기 어렵다. 테스트 세트를 사용하지 않고 이를 측정하는 간단한 방법은 훈련 세트를 또 나누는 것이다. 이 데이터를 검..
