파이토치에서 사용자 정의 데이터 세트를 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할하는 방법
파이토치에서 사용자 정의 데이터 세트를 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할하는 방법
데이터 세트 로드 및 준비
- 데이터를 로드하는 데 필요한 라이브러리 (예:
os
,numpy
,pandas
)를 임포트합니다. - 데이터를 로드하고 적절한 형식으로 변환합니다. 예를 들어, 이미지 데이터 세트의 경우 이미지를 텐서로 변환하고 레이블을 정수로 변환해야 합니다.
- 데이터 세트를 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할하기 전에 데이터를 섞어야 합니다.
데이터 세트 분할
사용자 정의 데이터 세트를 준비한 후 다음 방법 중 하나를 사용하여 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할할 수 있습니다.
방법 1: random.shuffle
및 list slicing
사용
random.shuffle
함수를 사용하여 데이터 세트를 무작위로 섞습니다.list slicing
을 사용하여 데이터 세트를 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할합니다. 예를 들어, 데이터 세트의 80%를 학습 데이터 세트에 사용하고 20%를 테스트 데이터 세트에 사용하려면 다음과 같이 할 수 있습니다.
train_data = data[:int(0.8 * len(data))]
test_data = data[int(0.8 * len(data)):]
방법 2: torch.utils.data.random_split
사용
torch.utils.data.random_split
함수는 데이터 세트를 무작위로 분할하는 데 사용할 수 있는 편리한 함수입니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
from torch.utils.data import random_split
train_data, test_data = random_split(data, [int(0.8 * len(data)), int(0.2 * len(data))])
방법 3: scikit-learn
의 train_test_split
사용
scikit-learn
라이브러리의 train_test_split
함수는 데이터 세트를 분할하는 데 사용할 수 있는 또 다른 유용한 함수입니다. 다음과 같이 사용할 수 있습니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_data, test_data, train_labels, test_labels = train_test_split(data, labels, test_size=0.2)
데이터 세트 로더 만들기
학습 및 테스트 데이터 세트를 분할한 후 torch.utils.data.DataLoader
를 사용하여 데이터 로더를 만들 수 있습니다. 데이터 로더는 모델 학습에 사용할 미니 배치를 제공합니다.
from torch.utils.data import DataLoader
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)
모델 학습 및 평가
마지막으로 학습 및 테스트 데이터 로더를 사용하여 모델을 학습하고 평가할 수 있습니다.
model = MyModel()
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, labels) in enumerate(train_loader):
# 모델 학습 코드
# 모델 평가 코드
추가 고려 사항
- 데이터 세트를 분할할 때 레이블 분포가 학습 및 테스트 데이터 세트에서 동일하도록 유지하는 것이 중요합니다.
- 과적합을 방지하기 위해 테스트 데이터 세트는 학습 과정에서 모델 평가에만 사용되어야 합니다.
- 다양한 분할 방법을 실험하여 모델 성능에 미치는 영향을 확인하는 것이 좋습니다.
- [scikit-learn train_test_split documentation
예제 코드
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 사용자 정의 데이터 세트 클래스
class MyDataset(Dataset):
def __init__(self):
# 데이터 로드 및 변환 코드
self.data = np.loadtxt("data.csv", delimiter=",")
self.labels = np.loadtxt("labels.csv", delimiter=",")
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
return self.data[idx], self.labels[idx]
# 데이터 세트 로드 및 준비
data = MyDataset()
# 데이터 세트 분할
train_data, test_data = random_split(data, [int(0.8 * len(data)), int(0.2 * len(data))])
# 데이터 로더 만들기
train_loader = DataLoader(train_data, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=64, shuffle=False)
# 모델 학습 및 평가
model = MyModel()
for epoch in range(10):
for batch_idx, (data, labels) in enumerate(train_loader):
# 모델 학습 코드
# 모델 평가 코드
이 예제에서는 MyDataset
클래스를 사용하여 사용자 정의 데이터 세트를 정의합니다. 이 클래스는 __init__
메서드에서 데이터를 로드하고 변환하며 __len__
및 __getitem__
메서드를 구현하여 데이터 세트에 대한 접근을 제공합니다.
데이터 세트를 로드하고 준비한 후 random_split
함수를 사용하여 학습 및 테스트 데이터 세트로 분할합니다. 마지막으로 DataLoader
를 사용하여 데이터 로더를 만들고 모델 학습 및 평가에 사용합니다.
추가 정보
- 이 예제는 간단한 예시이며 실제 사용 사례에 맞게 수정해야 할 수도 있습니다.
- 데이터 로드 및 변환 코드는 사용자 정의 데이터 세트에 따라 달라집니다.
- 모델 학습 및 평가 코드는 사용하는 모델에 따라 달라집니다.
대체 방법
K-겹 교차 검증
K-겹 교차 검증은 모델 성능을 평가하는 데 유용한 기술입니다. 이 방법은 데이터 세트를 K개의 폴드로 분할합니다. 각 폴드는 한 번씩 테스트 세트로 사용되고 나머지 K-1개의 폴드는 모델 학습에 사용됩니다. 이 과정을 K번 반복하여 모든 폴드가 테스트 세트로 사용되도록 합니다.
Stratified Split
Stratified split은 레이블 분포가 학습 및 테스트 데이터 세트에서 동일하도록 유지하는 데 유용한 기술입니다. 이 방법은 데이터 세트를 레이블별로 그룹화한 다음 각 그룹에서 무작위로 샘플을 선택하여 학습 및 테스트 데이터 세트를 만듭니다.
시간 기반 분할
시간 기반 분할은 시간 순서대로 데이터를 분할하는 데 유용한 기술입니다. 이 방법은 시간 순서대로 데이터를 정렬한 다음 특정 시간 지점을 기준으로 학습 및 테스트 데이터 세트를 분할합니다.
사용할 방법은 특정 상황에 따라 다릅니다. 데이터 세트의 크기, 레이블 분포, 모델 유형 등을 고려하여 적절한 방법을 선택해야 합니다.
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