RL Researcher

1. train_test_split 모든 기계학습(Machine Learning,Deep Learning, Reinforcement Learning)에서는 학습 데이터(train data)와 테스트 데이터(test data)의 분리가 중요합니다. 학습데이터와 테스트 데이터의 분리가 적절하게 이루지지 않은 경우에는 과적합(overfitting)이 발생하기 때문입니다. 코드를 통해서 실습해보도록 하겠습니다. 먼저 테스트 데이터 세트를 이용하지 않고 학습 데이터 세트로만 학습하고 예측하게 되면 어떤 문제가 발생하는지 알아보겠습니다. # 다양한 모듈 import from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.tree import DecisionTreeClassifi..