홀드 아웃(Hold out)이란?

홀드아웃 이란?

홀드아웃 기법은 기계 학습 모델을 평가하기 위해 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누는 방법 중 하나입니다. 

이 방법을 사용하여 모델이 처음 보는 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지 확인할 수 있습니다.

 

홀드아웃.  출처 : https://www.researchgate.net/figure/Test-and-training-set-separation-with-the-hold-out-method_fig3_324171539

 

코드 예시

파이썬에서 홀드아웃 기법을 사용하는 간단한 예시를 보겠습니다.

scikit-learn 라이브러리를 사용하여 데이터를 나누고 모델을 평가합니다. 

먼저, 필요한 라이브러리를 설치하고 가져옵니다

pip install scikit-learn

이제 홀드아웃 기법을 사용하여 데이터를 나누고 모델을 평가하는 예시 코드를 살펴보겠습니다

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 예시 데이터 생성 (X는 특성, y는 타겟)
X = [[1], [2], [3], [4], [5], [6]]
y = [0, 0, 0, 1, 1, 1]

# 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나눔 (70% 훈련, 30% 테스트)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=7438)

# 로지스틱 회귀 모델 초기화
model = LogisticRegression()

# 모델을 훈련 세트로 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 세트로 예측 수행
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

위의 예시 코드에서는 데이터를 70%의 훈련 데이터와 30%의 테스트 데이터로 나누었습니다(일반적으로 7:3 ~ 8:2로 많이 사용함).

로지스틱 회귀 모델을 훈련 데이터로 학습하고 테스트 데이터로 예측을 수행한 후 정확도를 평가합니다. 이 정확도는 모델이 테스트 데이터에서 얼마나 잘 수행되는지를 나타냅니다.

홀드아웃 기법은 데이터가 충분한 경우 일반적으로 사용되는 평가 방법 중 하나이며, 모델의 일반화 능력을 추정하는 데 도움이 됩니다.