# ShuffleSplit

**ShuffleSplit**은 머신러닝과 데이터 과학 분야에서 모델 평가를 위해 널 사용되는 데이터 분 기법 중 하나입니다. 주어진 데이터셋을 반복적으로 무작위 섞은 후, 훈련용(train)과 검증용(validation) 데이터로 분할하는 방식으로, 특히 교차 검증(cross-validation)의 대안 또는 보완 수단으로 활용됩니다. 이 문서에서는 ShuffleSplit의 개념, 작동 원리, 장단점, 사용 사례 및 구현 방법에 대해 자세히 설명합니다.

## 개요

모델 평가는 머신러닝 파이프라인에서 매우 중요한 단계로, 모델이 얼마나 일반화 능력이 있는지를 판단하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 이를 위해 데이터셋을 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 과정이 필요한데, **ShuffleSplit**은 이 과정을 반복적이고 무작위로 수행함으로써 모델의 성능을 보다 안정적으로 평가할 수 있도록 도와줍니다.

ShuffleSplit은 `scikit-learn` 라이브러리에서 제공하는 `model_selection` 모듈의 클래스로 구현되어 있으며, K-Fold 교차 검증과 유사한 인터페이스를 제공하지만, 각 반복에서 데이터를 무작위로 샘플링한다는 점에서 차이가 있습니다.

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## 작동 원리

ShuffleSplit은 다음과 같은 단계로 작동합니다:

1. **데이터 섞기**: 전체 데이터셋의 인덱스를 무작위로 섞습니다.
2. **분할 수행**: 섞인 인덱스를 기준으로 지정된 크기의 훈련 세트와 테스트 세트를 분리합니다.
3. **반복 수행**: 지정된 반복 횟수(`n_splits`)만큼 위 과정을 반복합니다.

이 방식은 각 분할이 독립적으로 이루어지기 때문에, 동일한 샘플이 여러 번 훈련 또는 테스트에 포함될 수 있습니다. 이는 K-Fold와 달리 **비배타적 분할**(non-exclusive splits)을 가능하게 합니다.

### 주요 파라미터

| 파라미터 | 설명 |
|--------|------|
| `n_splits` | 분할 반복 횟수 (기본값: 10) |
| `test_size` | 테스트 세트의 크기 (비율 또는 절대 수치, 기본값: 0.1) |
| `train_size` | 훈련 세트의 크기 (지정하지 않으면 나머지로 자동 결정) |
| `random_state` | 재현 가능성을 위한 난수 시드 값 |

> 🔍 **참고**: `test_size`와 `train_size`를 동시에 지정할 수 있으며, 합이 1을 초과하지 않도록 주의해야 합니다.

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## ShuffleSplit vs. K-Fold Cross Validation

| 특징 | ShuffleSplit | K-Fold CV |
|------|--------------|----------|
| 분할 방식 | 무작위 샘플링 | 순차적 분할 |
| 중복 샘플 | 가능 | 불가능 (각 샘플은 한 번만 사용) |
| 반복 가능성 | `random_state`로 제어 가능 | 동일한 분할 고정 |
| 유연성 | 높음 (임의의 크기 지정 가능) | 낮음 (고정된 K개 그룹) |
| 계산 비용 | 일반적으로 낮음 | K에 비례하여 증가 |

ShuffleSplit은 특히 **데이터 크기가 큰 경우**나 **분할 크기를 유연하게 조정하고 싶을 때** 유리합니다. 반면, K-Fold는 모든 데이터가 정확히 한 번의 테스트에 사용된다는 점에서 더 체계적인 평가를 제공합니다.

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## 사용 사례

### 1. 대규모 데이터셋 평가
데이터가 매우 클 경우, K-Fold 교차 검증은 계산 비용이 높을 수 있습니다. 이때 ShuffleSplit을 사용하여 소수의 반복만으로도 대략적인 성능 추정이 가능합니다.

### 2. 불균형 데이터
클래스 불균형이 심한 경우, 단순한 무작위 분할이 오히려 더 나은 일반화 성능을 반영할 수 있습니다. 단, 이 경우 **StratifiedShuffleSplit**을 고려하는 것이 좋습니다.

### 3. 하이퍼파라미터 튜닝
랜덤 서치(Randomized Search)와 함께 사용할 때, 다양한 데이터 분할을 통해 모델의 안정성을 평가할 수 있습니다.

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## Python에서의 구현 예시

다음은 `scikit-learn`을 사용한 ShuffleSplit의 간단한 예제입니다:

```python
from sklearn.model_selection import ShuffleSplit
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 샘플 데이터 생성
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)

# ShuffleSplit 설정
shuffler = ShuffleSplit(n_splits=5, test_size=0.2, random_state=42)

model = RandomForestClassifier(random_state=42)
scores = []

# 분할별 모델 평가
for train_idx, test_idx in shuffler.split(X):
    X_train, X_test = X[train_idx], X[test_idx]
    y_train, y_test = y[train_idx], y[test_idx]
    
    model.fit(X_train, y_train)
    pred = model.predict(X_test)
    scores.append(accuracy_score(y_test, pred))

print(f"평균 정확도: {np.mean(scores):.3f} ± {np.std(scores):.3f}")
```

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## 장점과 단점

### ✅ 장점
- **유연성**: 훈련/테스트 비율을 자유롭게 설정 가능
- **대규모 데이터 효율성**: K-Fold보다 계산 비용이 낮음
- **다양한 분할**: 반복마다 다른 샘플 조합으로 과적합 감지에 유리

### ❌ 단점
- **중복 샘플링**: 동일한 데이터가 여러 번 사용되어 편향 가능성
- **재현성 의존성**: `random_state` 없이 사용하면 결과가 달라짐
- **편향 위험**: 무작위성으로 인해 특정 중요한 샘플이 반복적으로 누락될 수 있음

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## 관련 기법

- **StratifiedShuffleSplit**: 클래스 비율을 유지하면서 무작위 분할 (분류 문제에 적합)
- **RepeatedKFold**: K-Fold를 반복하여 더 안정적인 평가 제공
- **LeavePOut**: 특정 샘플을 제외하고 훈련 (소규모 데이터에 적합)

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## 참고 자료

- [scikit-learn 공식 문서 - ShuffleSplit](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.ShuffleSplit.html)
- James, G., Witten, D., Hastie, T., & Tibshirani, R. (2013). *An Introduction to Statistical Learning*. Springer.
- 데이터 과학을 위한 머신러닝 모델 평가, 한빛미디어

ShuffleSplit은 모델 평가의 유연성과 효율성을 동시에 추구할 때 매우 유용한 도구입니다. 다만, 사용 목적과 데이터 특성에 따라 적절한 분할 전략을 선택하는 것이 중요합니다.