데이터 다루기 5 - 훈련 세트와 테스트 세트 심화 학습

이어서 훈련 세트와 테스트 세트도 심화 학습을 진행해보려고 한다.

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훈련 세트와 테스트 세트 실습해보기

 

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슬라이싱 연산으로 인덱스 0~34까지 처음 35개 샘플을 훈련 세트로 선택했고, 인덱스 35~48까지 나머지 14개의 샘플을 테스트 세트로 선택했다. 모델을 훈련하고 평가하는데 정확도가 0이 나왔다. 무엇이 잘못된 걸까?

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이는 훈련 세트와 테스트 세트에 샘플이 골고루 섞여 있지 않고 샘플링이 한쪽으로 치우쳤기 때문이다. 넘파이 를 사용해 이 작업을 진행해볼 것이다.

 

 

넘파이는 배열의 차원을 구분하기 쉽도록 행과 열을 가지런히 출력한다. 출력 결과 49개의 행과 2개의 열을 쉽게 확인할 수 있다.

 

 

여기서는 배열을 섞은 후 나누는 방식 대신 무작위로 샘플을 고르는 방법을 사용하겠다. 주의할 점은 타깃과 샘플은 같은 위치에서 선택되어 이동해야 한다.

 

 

이제 샘플이 잘 섞였는지 확인하기 위해 산점도 그래프를 그려본다.

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주피터 노트북과는 다르게 주의사항이 표시된다. 오류 메시지인줄 알았는데 그냥 사용 팁을 표시하는 거였다.

 

양쪽에 도미와빙어가 모두 잘 섞여있음을 볼 수 있다. 이제 이 모델을 다시 훈련시킬 것이다.

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훈련 결과 테스트 세트의 test_target의 출력과 동일하게 array()로 감싸있다. 이 값은 넘파이 배열을 의미한다. 이번 시간에는 도미와 빙어를 골고루 섞어 나누기 위해 파이썬의 다차원 배열 라이브러리인 넘파이를 사용했다. 넘파이는 리스트와 비슷하지만 고차원의 큰 배열을 효과적으로 다룰 수 있고 다양한 도구를 많이 제공한다.

 

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학습을 마치고

여기까지는 그래도 내용이 많이 어렵지 않았다. 어떤 코드인지 모르는 것 없이 확실하게 알고 넘어가니 정말 좋은 것 같다. 원래 딥러닝을 공부하기 전에 머신러닝에 대해 어느 정도 이해가 있어야 한다. 오늘은 새벽에 계속 머신러닝 공부를 이어가려고 한다.