학습 데이터와 평가 데이터 나누기, 리뷰에서 함께 확인할 질문

같은 데이터로 학습과 평가를 모두 하면 모델이 새로운 입력을 얼마나 잘 처리하는지 알기 어렵다.

작성자에게 당연한 전제도 리뷰어에게는 보이지 않을 수 있다. 파일의 차이만 보여 주면 변경 이유와 확인 범위를 추측하게 된다. 이번 기록에서는 결과를 판단하는 데 필요한 맥락을 짧게 전달하고, 질문이 실제 개선으로 이어지도록 확인 순서를 정리한다.

코드 밖의 맥락 전달하기

평가에 사용할 데이터를 먼저 분리하고 최종 판단까지 보관한다. 데이터의 시간이나 사용자 그룹에 관계가 있으면 단순 무작위 분할이 적절한지도 따져야 한다.

이번에 확인할 질문: 리뷰어가 변경 이유와 남아 있는 제약을 코드만 추측하지 않고 이해할 수 있는가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42,
    stratify=y,
)

학습과 평가에 같은 행이나 같은 사건의 복제본이 섞이지 않았는지 식별자를 기준으로 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

평가 점수를 보면서 같은 평가 데이터에 맞춰 계속 설계를 바꾸면 사실상 학습에 사용한 셈이 된다. 별도의 검증 단계와 최종 평가를 구분한다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	학습과 평가에 같은 행이나 같은 사건의 복제본이 섞이지 않았는지 식별자를 기준으로 확인한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 이번 변경이 해결하는 구체적인 상황을 먼저 설명한다.
2. 재현 예제와 확인한 결과를 한곳에서 볼 수 있게 남긴다.
3. 취향에 대한 제안과 지켜야 할 계약의 위반을 구분한다.

리뷰는 작성자의 지식을 시험하는 자리가 아니라 변경을 함께 책임지는 과정이다. 답변이 반복되는 질문은 설명이 부족한 신호일 수 있다. 대화가 끝난 뒤 가장 중요한 전제를 코드 가까이 남기면 다음 리뷰의 질문도 더 구체적이 된다.