ML, DL & Python/Train Test Distribution
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Train Test data distribution(Covariate Shift) - 2ML, DL & Python/Train Test Distribution 2020. 11. 29. 18:51
저번 포스팅에서 Train과 Test의 분포가 다른 것이 모델을 구축하거나 학습을 진행할 때 어떤 문제점이 있는지 알아보고, 분포가 다른 것을 어떻게 확인할 수 있는지 PCA, t-sne 분석 방법론을 통해서 확인해봤습니다. 이번 글에서는 두 클래스(Train, Test)의 분포가 다른 것을 ML로 간단한 모델을 구축하여 확인할 수 있는 방법과 분포가 다른 특정 input 변수들을 직접 도출하여 소거하는 과정을 거쳐서 분포도를 최적화하는 과정을 진행해보겠습니다. 1. Train, Test classification 이 방법론은 처음 접해보시는 분들도 많으실텐데요. 이해하면 다른 어떠한 비교들보다 굉장히 직관적인 파악 방법입니다. 말 그대로 input 데이터들로 Train과 Test를 분류하는 모델을 만드..
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Train Test data distribution(Covariate Shift) - 1ML, DL & Python/Train Test Distribution 2020. 11. 29. 15:39
이번에 다뤄볼 내용은 ML,DL관련 대회에서 자주 등장하지는 않지만 분석을 진행하기 전에 꼭 확인해야할 사항으로 학습셋과 테스트셋의 분포가 다른 것에서 올 수 있는 문제점과 다른 분포(dissimilar)를 사전에 체크할 수 있는 방법론에 대하여 다뤄보겠습니다. 분포가 다르다는 것은 어떤 것을 의미할까요? 저희가 예측하고자 하는 본질을 알고 계시다면 위의 질문에 대한 답이 쉽게 도출될 것입니다. 저희가 예측하고자 하는 것은 학습셋을 8:2 분할, 7:3분할 과정을 거쳐서 만든 테스트셋? 아니면 검증셋(validation)? 이것일까요? 아닙니다. 저희는 real world 데이터 즉, 실제 사용되고 활용되어야 할 데이터 여기서는 학습셋을 분할한 테스트 데이터가 아닌 진짜 테스트 데이터셋을 말합니다. 그러..