<4장 랜덤 포레스트 실습> 강의에서
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작성한 질문수 6
안녕하세요.
강의에서
GridSearchCV의 best_score가 0.9165인데,
최적의 파라미터를 적용한 모델의 accuracy가 0.9260
입니다.
둘다 최적의 파라미터를 적용한 수치이고,
train, test 데이터는 이미 txt파일 단계에 나눠져 있고,
모델의 random_state=0 으로 같은데 어떻게 accuracy가 달라질 수 있는건인지 궁금합니다.
좋은 강의 덕분에 많이 성장하고 있는 느낌이 듭니다.^^
감사합니다.
답변 1
0
안녕하십니까,
강의를 잘 듣고 계시다니, 저도 기쁘군요 ^^
둘다 최적의 파라미터를 적용하지만, 적용되는 데이터 세트가 다릅니다.
GridSearchCV에서 X_train, y_train을 다시 학습과 검증으로 CV 횟수만큼 나누어서 학습 후 검증, 학습 후 검증을 반복하면서 성능 평가를 수행하고, cv 횟수 만큼 반복하면서 평균 성능 평가가 가장 좋았을 때의 하이퍼 파라미터를 계산해 줍니다.
하지만 이와 다르게 테스트 데이터 세트를 적용한 최종 평가는 결과가 달라질 수 있습니다. 평가를 위한 데이터 세트가 다르기 때문에 성능 평가 결과가 달라집니다.
감사합니다.
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