AI 엔지니어 부트캠프 62일차[미션7. Object Detection 3]

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오늘도 늦은 시간에 미션을 이어서 했다. 어제 전체 데이터에서 cat과 dog의 개수와 비율을 확인하는 것으로 마무리를 했었다. 오늘은 가지고 있던 데이터에서 학습 데이터와 검증, 테스트 데이터를 각각 80, 10, 10%로 나누는 작업을 했고 나늘 때 cat과 dog의 비율을 맞추어 주었다. from sklearn.model_selection import train_test_split # 전체 데이터를 Train 80%, / 임시 데이터 20%로 분할 train_lines, temp_lines, train_species, temp_species = train_test_split( valid_lines, # 분할할 실제 데이터 species_labels, # 각 데이터에 대응하는 Cat/Dog 라벨 test_size=0.2, # 전체의 20%를 임시 데이터로 분리 stratify=species_labels, # Cat/Dog 비율을 유지하면서 분할 random_state=42 # 실행할 때마다 같은 결과가 나오도록 고정 ) # 분할된 데이터 개수 확인 print("전체 데이터:", len(valid_lines)) print("Train 데이터:", len(train_lines)) print("임시 데이터:", len(temp_lines)) 출력 결과: 전체 데이터: 3671 Train 데이터: 2936 임시 데이터: 735 그리고 임시데이터를 각가 10%씩 나누어 주었다. # 임시 데이터 20%를 Validation 10% / Test 10%로 분할 val_lines, test_lines_internal, val_species, test_species_internal = train_test_split( temp_lines, temp_species, test_size=0.5, stratify=temp_species, random_state=42 ) # 분할 결과 확인 print("Train:", len(train_lines)) print("Validation:", len(val_lines)) print("Test:", len(test_lines_internal)) 출력 결과: Train: 2936 Validation: 367 Test: 368 아직도 갈 길이 멀지만 천천히 하니 이해하기는 좋은 것 같다. 오늘은 여기까지만하고 내일 또 해야겠다. 내일도 화이팅!

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