마지막 제출시 학습을 다시 안해도 되는지 궁금합니다
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검증 데이터 분할을 해서 일반적으로
모델에 rf.fit(X_tr_y_tr)을 진행하고 예측하다가
마지막에 바로 pred =rf.predict(test)로 테스트 데이터를 집어 넣는데요,
rf.fit(train,target) 으로 다시 학습하고 집어 넣지 않아도 상관이 없나요 ?
두개가 굳이 차이가 없기떄문에 분할로 생성된 모델을 넣는건지 이유가 있는건지 궁금합니다
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