[섹션4_작업형2_모델링 및 평가(분류, 회귀)] 값이 다른 경우
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- 평가 데이터 분할 시 random_state를 예제와 동일하게 2022로 지정 후에 의사결정나무, 랜덤포레스트, XGBoost가 포함된 각 셀을 실행하면 강의 시 설명한 예제 pred[:10]과 값이 제가 직접 실행한 값과 다를 수 있는가요?
- 특히, 의사결정나무와 랜덤포레스트는 여러 번 실행하면 roc_auc_score 값이 계속 변경되는데 미세한 차이로 변경되어 채점 시 불이익 없는지도 궁금합니다.
- 아래와 같이 재실행 시 값이 변경되는 알고리즘을 정리했는데 맞는지 확인 부탁드립니다
- 재실행 시 값 변경
- 분류
- DecisionTreeClassifier
- RandomForestClassifier
- 회귀
- RandomForestRegressor
- 분류
- 재실행 시 값 변경 X
- 분류
- XGBClassifier
- 회귀
- LinearRegression
- XGBRegressor
- 분류
- 재실행 시 값 변경
답변 1
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강의와는 예측값이 다를 수 있습니다.
미세한 차이는 있을 수 있으며 보통은 같은 환경에서 random_state을 고정하면 동일한 결과가 나옵니다.모델은 random_state를 고정했지만 데이터를 나눌때도 random_state를 고정했을까요?
미세한 차이는 크게 신경쓰지 않으셔도 됩니다!
로지스틱회귀, 회귀
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