1. 훈련 세트와 테스트 세트 - 지도 학습 : 입력과 타깃을 전달하여 모델을 훈련한 다음 새로운 데이터를 예측하는데 활용 - 비지도 학습 : 타깃 데이터 없이, 입력 데이터에서 어떤 특징을 찾는데 주로 활용 - 훈련 세트(train set) : 훈련에 사용되는 데이터,입력(데이터) + 타깃(정답) - 테스트 세트(test set) : 평가에 사용하는 데이터 - 머신러닝의 정확한 평가를 위해서는 테스트 세트와 훈련세트가 따로 준비되어 있는게 좋다. - 샘플링 편향 : 훈련세트와 테스트세트가 골고루 섞여있지 않아 샘플링이 한쪽으로만 치우친 상태 - 특정 종류의 샘플이 과도하게 많은 샘플링 편향을 가지고 있다면 제대로 된 지도 학습 모델을 만들 수 없다. 1) 넘파이 활용(다른 방법도 있으나 일단 2장에 소..
