# 무작위 샘플링 ## 개요 무작 샘플링(Random)은 데이터 과학 통계학에서 모집단(Pulation)에서 일부 표(Sample)을출할 때, 개체가 동일한 확률로 선택될 있도록 하는 방법이다. 이는 데이터 분석의 신뢰성과 일반화 가능성을 높이기 위한 핵심적인 데이터 분 기법 중 하나, 특히 기계학 모델의 훈, 검증,스트 단계에서 널 사용된다. 무작위 ...
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# 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 활...
테스트 데이터 개요 **스트 데이터**(Test Data는 데이터 과학 및 기계 학습 프로젝트에서 모델의능을 평가하기 위해 사용되는 데이터의 하 집합입니다.적으로 전체 데이터셋은 훈련(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 데이터로 분할되며, 이 중 **테 데이터**는 모델발 과정에서 **최종 평가 단**에서 사용됩니다 테스...