모던지

시계열 데이터를 분할할 때 무작위 분할이 부적절한 이유로 가장 알맞은 것은?

  1. 미래 정보가 훈련 데이터에 섞여 들어가 실제보다 성능이 좋아 보이기 때문입니다
  2. 결측이 많기 때문입니다
  3. 계산이 느리기 때문입니다
  4. 표본이 작기 때문입니다
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1. 미래 정보가 훈련 데이터에 섞여 들어가 실제보다 성능이 좋아 보이기 때문입니다

시간 순서를 지켜 과거로 학습하고 미래로 평가해야 현실을 반영합니다.

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모던지가 직접 쓴 문항입니다. 시행기관과 관계가 없습니다.