training set

** 성능 평가 

 : training set --> 학습

 : training set을 통해 결과를 예측.

==> 이런 경우에는 아주 나쁜 방법이다. ( 100%의 정확도가 나올수 있다 )

좋은 방법이란 ? 

 : date를 training과 test set으로 나누어서 훈련시키고 결과를 예측한다.

 

training set -> train

Validation set -> Learning rate, lamda(regularaztion)

Training set으로 모델을 학습시킨다. 그리고 모델에게 test를 해준다.

* Non normalized input --> 결과값이 제대로 나오지 않을 수 도 있다.

 : 정규화를 시켜주면 된다. ( MinMaxScaler () )를 통해 scale을 해준다.

 : 데이타가 굉장히 크거나 형태가 일정하지 않을때는 normalized를 해주는 것이 좋다.