검증데이터셋으로 훈련 및 검증 후 다시 훈련(fit) 여부

Question

안녕하세요, 6회 기출 유형 작업형2 풀이에서 마지막에 최종 제출 파일에서 rf.fit(train, target)으로 다시 훈련한 후에 pred = rf.predict(test)로 예측을 하시더라구요, 저는 기존의 강의에서 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=2013) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) 이렇게 검증데이터 셋으로 훈련 후에 바로 pred = rf.predict(test)로 예측을 했었거든요, 최종 파일 제출할 때는 rf.fit(train, target)으로 다시 훈련한 후에 pred = rf.predict(test) 예측을해야하는 것일까요?

퇴근후딴짓 · Answer

다시 훈련하지 않아도 40점에 문제가 없었어요! 코드가 길어져 실수하지 않을까 염려됩니다.

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. reverq님 질문에 답변 드리겠습니다. 당신이 한 방식과 최종적으로 통합해서 다시 학습을 진행하는 방식은 모두 일반적으로 사용되는 기법입니다. 테스트 데이터를 예측할 모델을 만들어야 할 때 &lsquo;train-test split&rsquo; 과정을 통해 데이터셋을 나눈 후 일부 (예: X_tr , y_tr )를 사용하여 모델을 훈련시키고 성능을 검증할 수 있습니다. 그러나 최종적으로는 전체 데이터셋을 사용하여 모델을 다시 훈련시킨 후 예측하여 보다 정확한 결과를 얻는 경우가 많습니다. 이는 과적합을 피하는 데 도움이 되며 전체 데이터로 모델을 훈련할 때 더 좋은 예측 성능을 제공할 수 있다는 점에서 유용합니다. 아래는 이와 관련된 유사한 질문과 답변 링크를 참고하세요: 1. 작업형 2번 model.fit 적용 문의 - 이 게시물에서는 훈련 데이터의 전체를 사용하여 모델을 다시 훈련시키는 것이 성능 향상에 어떻게 기여하는지를 설명합니다. 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.