Forecasting: Principles and Practice 2nd Edition을 공부한 내용을 기록, 정리하고 있습니다. 3.4 예측 정확도 평가 트레이닝(학습), 테스트 데이터 모델을 선택할때, 데이터를 학습용 데이터와 테스트용 데이터로 나누는 일이 흔하다. 학습용 데이터는 모델을 만드는데 사용하고, 테스트 데이터를 사용해 해당 모델의 정확도를 측정한다. 테스트 데이터는 모델을 만드는데 사용되지 않으므로, 모델이 새로운 데이터에 어떻게 반응하는지 평가하기 좋다. 일반적으로 학습용 데이터와 테스트 데이터의 비율은 8:2로 잡는데, 어디까지 예측하고 싶은지와 샘플 사이즈에 따라 달라진다. 테스트 데이터는 최소한 예측하고자 하는 범위만큼은 커야 한다. 아래는 주의사항이다. 트레이닝 데이터에 잘 맞는..
