train_test_split 으로 구한 score 랑 제출 점수랑 많이 차이나는데 원래 그런가요?

자율주행 센서의 안테나 성능 예측 AI 경진대회

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2022.08.25 00:56 2,369 조회

test size 0.5 일때

test size 0.1 일때

시드 바꾸면서 몇번 해 봐도 트레이닝 셋을 분할했을때는 점수가 비슷한데 리더보드 점수는 확 안좋게 나오네요

트레이닝 데이터랑 테스트 데이터의 분포가 다른걸까요?

대충 베이스라인 잡는다고 다때려넣고 모델끼리 평균낸게 트레이닝 셋에서 검증할땐 1.97 정도 나왔는데

리더보드 에 올리니 1.94정도로 더 좋게 나와서 당황스럽네요

배우기 시작한지 얼마안된 초보라 고수님들 의견이 듣고싶네요

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Saturday.K

2022.08.25 09:24

트레이닝 데이터와 테스트 데이터의 분포가 같다는 법은 없습니다. 프라이빗 데이터의 분포는 또 다를 수도 있죠.
트레이닝 데이터에서 점수를 올렸는데 테스트 데이터에서 오히려 점수가 떨어졌다면 트레이닝 데이터에 과적합
(Overfitting) 되었다고 보고 과적합을 해결해야겠죠.
다만 train_test_split을 사용했다면 트래이닝 데이터를 전부 사용한게 아니라 일부만 학습에 사용하면서 분포가
더 달라졌을 수 있습니다. k-fold 등의 방법으로 트레이닝 데이터 전체를 사용하면 분포 차이가 조금 더 해결될 수 있습니다.

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