저는 의사결정 나무의 예측값이 왜 다르게 나올까요?
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작성한 질문수 7
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똑같이 하려고 노력한 것 같은데 조금씩 다르게 나오네요...
답변 2
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작업형1과 3은 정답이 있는 문제입니다.
값이 정확하고 1개만 정답입니다.
작업형2는 사람마다 똑같은 결과가 나오기 어렵고 평가지표로만 평가합니다.
결과를 구간을 채점합니다. 예 95~100 -> 40점
그리고 정답은 시험이 끝나도 알 수 없습니다.
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머신러닝은 시스템 환경마다 결과가 조금씩 다르게 나올 수 있어요! 💪
따라서 각각의 값이 같은지 비교하는 것이 아니라 평가 지표로 비교해 주세요! 강의에서 평가지표와 크게 다르지 않다면
예를들어 시험이라고 가정한가면 평균이 강의에서는 87점이 나왔는데 수험생은 85~89점 이라면 문제 없습니다
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ehddls91님.
의사결정 나무와 같은 머신러닝 모델에서 예측값이 다르게 나오는 이유는 여러 가지 요인이 있을 수 있습니다. 여기 몇 가지 주요 원인을 설명드리겠습니다:
랜덤성 요소: 의사결정 나무나 랜덤포레스트 모델은 데이터 샘플링이나 특징 선택 단계에서 무작위성을 사용합니다. 따라서
random_state를 설정하지 않는 경우, 매번 실행할 때마다 다른 예측 결과를 초래할 수 있습니다. 코드에서RandomForestClassifier나DecisionTreeClassifier를 사용할 때,random_state를 설정하여 재현 가능성을 확보해 보세요.모델 파라미터의 차이: 모델의 하이퍼파라미터가 조금이라도 다르면 다른 예측 결과가 나올 수 있습니다. 예를 들어,
max_depth,min_samples_split등의 하이퍼파라미터에 대해 동일한 설정이 되어 있는지 확인해 보시기 바랍니다.데이터 전처리 차이: 데이터의 전처리 과정에서 차이가 있을 수 있습니다. 특히 데이터의 결측값 처리, 범주형 변수 인코딩 등이 달라지면 모델 입력에 차이가 생기고, 결과에 영향이 미칠 수 있습니다.
데이터 셋의 차이: 데이터 파일을 최신 상태로 불러오지 않았거나, 불러온 데이터가 초기 데이터와 차이가 있을 수 있습니다. 기본적으로 데이터가 동일한지 확인해 보세요.
이미지를 통해 제공해주신 Python 코드에서, 데이터가 제대로 처리되고 있는지, 특히 income 컬럼이 0과 1로 잘 변환되었는지, DataFrame의 id와 income 컬럼이 정확한지 확인해 보세요.
아래 관련된 질문들이 도움이 될 수 있습니다. 체크해보시면 좋을 것 같습니다:
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
작업형 1 유형 부분
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