4. 데이터 분리- 과적합 데이터를 너무 과도하게 학습한 나머리 해당 문제만 잘 맞추고 새로운 데이터를 제대로 예측 혹은 분류하지 못하는 형상을 말한다. 과적합은 모델의 복잡도, 데이터 양, 학습 반복, 데이터 불균형 등과 같은 원인이 있을 수 있다. 예측 혹은 분류를 위해 모형의 복잡도를 설정하는데 모형이 지나치게 복잡하면 과대 적합, 지나치게 단순하면 과소 적합이 될 수 있다. - 과적합 해결: 테스트 데이터의 분리 데이터를 모델을 학습하기 위한 학습 데이터와 평가하기 위한 테스트 데이터로 데이터를 분리한다.구분함수 & 패키지설명패키지 sklearn.model_selection.train_test_split 데이터 분리 패키지파라미터test_size테스트 데이터 세트 크기train_size학습 데이터..
