아래 답변은 Anthropic의 Claude-3 Opus 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 딥러닝 파이토치 교과서를 공부하면서 outputs 데이터를 train/test로 분리하는 부분에 대해 궁금증이 생기셨군요. 질문 내용을 잘 이해했는지 확인해보겠습니다.
현재 outputs 데이터는 pandas의 get_dummies 함수를 거쳐 one-hot encoding된 상태이고, 총 1728개의 샘플과 4개의 클래스로 이루어져 있어서 크기가 (1728, 4)인 상황입니다. 그런데 이를 train/test로 나눌 때 전체 1728개 샘플 중 80%인 1382개만 train에 할당하는 것이 이해가 안 된다는 것이 질문의 요지로 보입니다.
우선 outputs 데이터를 1차원 텐서로 변환한 후에 슬라이싱을 하는 것이 포인트입니다. torch.tensor(outputs).flatten() 코드를 통해 크기가 (1728, 4)였던 outputs를 (6912,) 크기의 1차원 벡터로 변환합니다. 이제 전체 6912개 원소 중 20%를 테스트 용도로 떼어내는 게 아니라, 1728개의 샘플 단위로 20%를 테스트에 할당하는 것이죠.
train_outputs = outputs[:total_records - test_records] 코드에서는 전체 1728개 샘플 중 앞에서부터 1382(17280.8)개의 샘플에 해당하는 레이블을 train_outputs에 저장합니다. 마찬가지로 test_outputs는 전체 1728개 샘플 중 뒤에서부터 346(17280.2)개의 샘플에 해당하는 레이블을 담게 됩니다.
1차원 벡터로 펼친 상태에서 20%를 테스트에 할당하면 각 샘플 단위가 깨질 수 있기 때문에, 샘플 단위로 슬라이싱을 하는 것이 핵심입니다. 이 부분이 혼동을 일으킨 것 같네요.
참고로 파이토치 한국 튜토리얼 사이트에서 관련 내용을 더 자세히 다루고 있으니 참고해보시면 좋을 것 같습니다.
이상으로 outputs 데이터를 train/test로 분리하는 방법에 대해 설명드렸는데, 혹시 이해가 안 되는 부분이 있거나 추가 정보가 필요하다면 말씀해주세요. 제 설명이 부족하거나 잘못된 점이 있을 수 있으니 참고만 해주시면 감사하겠습니다.
아래 답변은 OpenAI의 GPT-4o 모델로 자동 생성한 것으로, 정확하지 않을 수 있습니다.
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안녕하세요! 딥러닝과 PyTorch에 대한 질문을 주셔서 감사합니다. 질문을 보니, PyTorch를 사용하여 데이터를 전처리하는 과정에서 outputs 텐서의 크기와 관련된 혼란이 있으신 것 같습니다. 특히, outputs의 크기가 1728 * 4 = 6912인 벡터인데, 왜 1382개의 데이터만 사용하는지 이해가 안 가신다고 하셨네요.
이 문제를 해결하기 위해, 먼저 outputs의 생성 과정을 살펴보겠습니다. pd.get_dummies() 함수는 범주형 데이터를 원-핫 인코딩하여 각 범주를 별도의 열로 변환합니다. 따라서, outputs는 원래 데이터셋의 각 레코드에 대해 여러 개의 범주를 나타내는 벡터로 변환됩니다. 예를 들어, 4개의 범주가 있다면 각 레코드는 4차원 벡터로 표현됩니다.
이제 outputs를 1차원 텐서로 변환하는 과정에서 flatten()을 사용하셨습니다. 이로 인해 모든 레코드의 원-핫 인코딩된 벡터가 하나의 긴 1차원 벡터로 합쳐졌습니다. 따라서 outputs의 길이는 1728 * 4 = 6912가 됩니다.
하지만, 데이터셋을 훈련과 테스트로 나누는 과정에서는 각 레코드 단위로 나누어야 합니다. 즉, 원래의 레코드 수인 1728을 기준으로 80%인 1382개를 훈련 데이터로, 나머지 20%인 346개를 테스트 데이터로 사용하게 됩니다. 따라서 train_outputs와 test_outputs는 레코드 단위로 나누어져야 하므로, outputs의 길이를 1728로 보고 나누는 것이 맞습니다.
아래는 이 과정을 설명하는 코드입니다:
import pandas as pd
import torch
# 예시 데이터셋
dataset = pd.DataFrame({
'output': ['A', 'B', 'C', 'D'] * 432 # 1728개의 레코드
})
# 원-핫 인코딩
outputs = pd.get_dummies(dataset.output)
outputs = outputs.values
outputs = torch.tensor(outputs).flatten()
# 전체 레코드 수
total_records = 1728
test_records = int(total_records * .2) # 20%를 테스트 데이터로
# 훈련 및 테스트 데이터 분할
train_outputs = outputs[:total_records - test_records] # 1382개
test_outputs = outputs[total_records - test_records:total_records] # 346개
print(f"Train outputs shape: {train_outputs.shape}")
print(f"Test outputs shape: {test_outputs.shape}")
이 코드에서는 outputs를 1차원으로 펼친 후, 레코드 단위로 훈련 및 테스트 데이터를 나누고 있습니다. train_outputs와 test_outputs의 크기는 각각 1382와 346이 됩니다.
를 한 번 눌러주시길 부탁드려요!