안녕하세요.
강의 제목으로는 '배깅(Bagging)의 이해와 랜덤 포레스트(Random Forest) 소개 및 실습' 부분이며
책으로는 20년 12월 3일 4쇄기준으로 220page와 221page에 있는 내용의 소스인데
하나는 grid_cv.fit을 통해서 GrideSearchCV에 rf_clf를 넣어서 학습하는데&nbsp;
221page에는 rf_clf1.fit을 통해서 RandomForestClassifier를 그 자체를 학습시키잖아요.
이는 그리드서치와 랜덤포레스트 두개의 성능을 비교하기 위해서 다른 방식으로 테스트 한 것인지 궁금합니다.

안녕하십니까,
첫번째로는 grid_cv.fit() 을 통해서 학습/검증을 하면서 최적 하이퍼 파라미터를 찾고,
두번째로는 이 하이퍼 파라미터를 RandomForest에 적용하여 별도의 테스트 데이터 세트에서 예측한 것입니다.
grid search로 찾은 하이퍼 파라미터를 Classifier에 적용시키는 일반적인 방법을 말씀드린것이며 그리드서치와 랜덤포레스트 두개의 성능을 비교하기 위한 것은 아닙니다. 
감사합니다.

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Randomforest와 grid_cv 관련 부분