Computer/Machine learning models

๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„ํ•  : train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42) ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹ ๋ชจ๋ธ์„ ํ›ˆ๋ จ์‹œํ‚ค๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ „์ฒด ๋ฐ์ดํ„ฐ์…‹์„ ํ›ˆ๋ จ ๋ฐ์ดํ„ฐ์™€ ํ…Œ์ŠคํŠธ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋กœ ๋ถ„ํ• ํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์„ ๋‚˜ํƒ€๋ƒ…๋‹ˆ๋‹ค. train_test_split ํ•จ์ˆ˜๋Š” scikit-learn ๋ผ์ด๋ธŒ๋Ÿฌ๋ฆฌ์˜ model_selection ๋ชจ๋“ˆ์— ํฌํ•จ๋˜์–ด ์žˆ์œผ๋ฉฐ, ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋ฌด์ž‘์œ„๋กœ ํ›ˆ๋ จ ์„ธํŠธ์™€ ํ…Œ์ŠคํŠธ ์„ธํŠธ๋กœ ๋‚˜๋ˆ„๋Š” ๋ฐ ์‚ฌ์šฉ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ๊ฐ ๋ถ€๋ถ„์˜ ๊ตฌ์„ฑ ์š”์†Œ๋ฅผ ์ž์„ธํžˆ ์‚ดํŽด๋ณด๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค: X_scaled: ๋ชจ๋ธ ํ›ˆ๋ จ์— ์‚ฌ์šฉํ•  ํ”ผ์ฒ˜(๋…๋ฆฝ ๋ณ€์ˆ˜)์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ์ด ๋ณ€์ˆ˜๋Š” ์Šค์ผ€์ผ๋ง๋œ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ๋‚˜ํƒ€๋‚ด๋ฉฐ, ์Šค์ผ€์ผ๋ง์€ ํ”ผ์ฒ˜๋“ค์˜ ๋ฒ”์œ„๋ฅผ ์ผ์ •ํ•˜๊ฒŒ ๋งž์ถ”๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์ˆ˜ํ–‰๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์Šค์ผ€์ผ๋ง์€ ๋ชจ๋ธ์˜ ์„ฑ๋Šฅ์„ ..
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