[KFold]평균 검증 모델 점수와 테스트 데이터 모델 점수의 비교

KFold 교차검증모델을 학습시키던 중, 평균 검증 모델 점수와 테스트 데이터 모델 점수의 점수 차이가 어떤 의미를 가지는지 궁금하였고, 이를 ChatGPT에 질문하였다. 나중에 참고하기 위해 적어둔다.

 

import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# sklearn의 KFold 모듈 불러오기
from sklearn.model_selection import KFold


def load_data():
    X, y = load_boston(return_X_y = True)
    train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X,y,test_size = 0.2, random_state = 100)
    return train_X, test_X, train_y, test_y
    

def kfold_regression(train_X, train_y):
    # 반복문 내에서 횟수를 표시하기 위한 변수 설정하기
    n_iter = 0
    
    # 각 fold 마다 모델 검증 점수를 저장하기 위한 빈 리스트 생성하기
    model_scores = []
    kfold = KFold(n_splits=5)
    
    for train_idx, val_idx in kfold.split(train_X):
        X_train, X_val = train_X[train_idx], train_X[val_idx]
        y_train, y_val = train_y[train_idx], train_y[val_idx]
        
        # 동일한 가중치 사용을 위해 각 fold 마다 모델 초기화 하기
        model = LinearRegression()
        model.fit(X_train, y_train)
        
        # 각 Iter 별 모델 평가 점수 측정
        score = model.score(X_val, y_val)
        
        # 학습용 데이터의 크기를 저장합니다.
        train_size = X_train.shape[0]
        val_size = X_val.shape[0]
    
        print("Iter : {0} Cross-Validation Accuracy : {1}, Train Data 크기 : {2}, Validation Data 크기 : {3}"
              .format(n_iter, score, train_size, val_size))
    
        n_iter += 1
        
        # 전체 모델 점수를 저장하는 리스트에 추가하기
        model_scores.append(score)
        
    return kfold, model, model_scores
        
        
def main():
    
    # 학습용 데이터와 테스트 데이터 불러오기
    train_X, test_X, train_y, test_y = load_data()
    
    # KFold 교차 검증을 통한 학습 결과와 회귀 모델을 반환하는 함수 호출하기
    kfold, model, model_scores = kfold_regression(train_X, train_y)
    
    # 전체 성능 점수의 평균 점수 출력
    print("\n> 평균 검증 모델 점수 : ", np.mean(model_scores))
    
    # 테스트 데이터에 대한 모델 성능 점수 출력
    print("> 테스트 데이터 모델 점수 : ", model.score(test_X,test_y))

    
if __name__ == "__main__":
    main()

Iter : 0 Cross-Validation Accuracy : 0.622527754679733, Train Data 크기 : 323, Validation Data 크기 : 81
Iter : 1 Cross-Validation Accuracy : 0.7158099616179292, Train Data 크기 : 323, Validation Data 크기 : 81
Iter : 2 Cross-Validation Accuracy : 0.7986314390280331, Train Data 크기 : 323, Validation Data 크기 : 81
Iter : 3 Cross-Validation Accuracy : 0.6952286567450774, Train Data 크기 : 323, Validation Data 크기 : 81
Iter : 4 Cross-Validation Accuracy : 0.7006957536853015, Train Data 크기 : 324, Validation Data 크기 : 80

> 평균 검증 모델 점수 :  0.7065787131512147
> 테스트 데이터 모델 점수 :  0.7572608014205962

 

 

 

질문

내가 훈련시킨 kfold 교차검증 모델의 score가 다음과 같이 나왔어. > 평균 검증 모델 점수 : 0.7065787131512147 > 테스트 데이터 모델 점수 : 0.7572608014205962 이 두 수치를 비교하여, 의미 있는 인사이트를 도출해줘. 평균 검증 모델 점수와 테스트 데이터 모델 점수를 비교하는게 무슨 의미가 있는지 알려줘.

 

 

 

답변

모델 성능 평가에서 평균 검증 모델 점수와 테스트 데이터 모델 점수를 비교하는 것은 매우 중요한 단계입니다. 이 비교를 통해 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 일반화되는지를 판단할 수 있습니다. 주어진 점수들을 기반으로 몇 가지 의미 있는 인사이트를 도출할 수 있습니다.

1. 모델의 일반화 능력 평가

• 평균 검증 모델 점수: 교차 검증에서 얻은 평균 점수로, 모델이 훈련 데이터에 대해 얼마나 잘 맞는지를 보여줍니다. 이 점수는 모델이 학습한 데이터의 일부로 여러 번 훈련되고 검증된 결과의 평균입니다.
• 테스트 데이터 모델 점수: 훈련 과정에서 사용되지 않은 전혀 새로운 테스트 데이터에 대해 모델이 얼마나 잘 예측하는지를 나타냅니다. 이 점수는 모델의 최종 성능을 나타내며, 모델이 실제로 배포되었을 때 기대할 수 있는 성능을 예측하는 데 도움이 됩니다.

2. 두 점수의 비교

• 테스트 데이터 점수가 더 높은 경우:
  • 해석: 주어진 점수들을 보면, 테스트 데이터 모델 점수(0.757)가 평균 검증 모델 점수(0.707)보다 더 높습니다. 이는 테스트 데이터에서 모델이 예상보다 더 잘 작동한다는 것을 의미합니다.
  • 가능한 이유: 모델이 검증 세트에서 성능이 다소 저평가되었을 수 있습니다. 이는 교차 검증 과정에서 일부 데이터 셋이 어려웠거나, 테스트 데이터가 검증 데이터보다 상대적으로 쉽게 예측할 수 있는 특성을 가지고 있을 가능성이 있습니다.
• 검증 모델 점수와 테스트 모델 점수가 비슷한 경우:
  • 해석: 모델이 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에 대해 일관된 성능을 보여주고, 일반화가 잘 이루어졌다고 판단할 수 있습니다.
  • 의미: 이 경우 모델이 과적합(overfitting)되지 않았고, 새로운 데이터에 대해서도 안정적인 예측을 할 가능성이 큽니다.

3. 과적합(overfitting)과 과소적합(underfitting) 여부 평가

• 과적합이 없는 모델: 만약 테스트 데이터 점수와 검증 데이터 점수가 매우 유사하다면, 이는 모델이 적절하게 일반화되었음을 의미합니다. 모델이 훈련 데이터에 너무 맞추지 않고, 새로운 데이터에 대해서도 잘 작동할 가능성이 높습니다.
• 과적합: 반면, 만약 테스트 데이터 점수가 훨씬 낮았다면, 모델이 훈련 데이터에 과적합되었을 가능성을 의심할 수 있습니다. 이 경우 모델은 훈련 데이터에 너무 맞추어져 있어서 새로운 데이터에 대해서는 잘 작동하지 않을 것입니다.

결론

당신의 경우, 테스트 데이터 모델 점수가 검증 모델 점수보다 높은 것은 긍정적인 신호입니다. 이는 모델이 과적합되지 않고, 오히려 새로운 데이터에 대해 더 잘 작동할 수 있음을 시사합니다. 다만, 이 상황이 항상 이상적이지만은 않을 수 있으므로, 테스트 데이터에 너무 특화되지 않았는지 주의하며 다른 테스트 데이터 셋에서도 동일한 결과가 나오는지 확인하는 것이 중요합니다.

이러한 비교는 모델이 실제 배포 환경에서 얼마나 신뢰할 수 있는지 평가하는 데 중요한 지표가 됩니다.