앞에서 전체 데이터를 훈련세트와 테스트세트로 나눠서 훈련세트로 훈련한 값으로 테스트 세트를 평가하는 과정이 하나의 루틴처럼 굳어졌다. 그동안 평가 점수가 높게 나왔기 때문에 별문제가 없었지만 사실 하이퍼 파라미터를 이리저리 조정해서 테스트 세트의 점수가 높게 나오게 조정하면서 계속 학습한다면 테스트 세트로 테스트하는 의미가 약해진다. 즉 테스트 세트는 말그대로 테스트 할때 한번만 사용해야 한다. 검증세트 그럼 어떻게 해야 할까? 훈련세트를 또 나누는 방법이 있다. 전체 데이터중에서 20%를 테스트 세트로 나머지 80%를 훈련세트로 사용했는데 여기서 훈련세트에서 다시 20%를 떼어 내어 검증세트로 만든다. 위의 방법대로 와인문제를 다시 접근해보자. 훈련세트와 검증세트로 훈련하고 점수를 확인해보니 확실히 훈..
