10분56초 강의에서(랜덤포레스트 깊이 설정)
선생님과 모든 코드를 똑같이 작성하고 똑같은 데이터로 하는데 왜 저는 평가값이 모두 다를까요
답변 2
0
작업형2는
작업형1, 3과 달리 정답이 있는 문제가 아니에요
저와는 다를 수 있습니다.
평가지표로 계산 했을 때 제가 0.8인데
0.6이 나왔다면 문제가 있어요 그런데 미미한 차이는 모델이 업데이트 되거나
코랩에서 라이브러리 등이 업데이트되거나 등의 사유로 똑같이 나오기가 어렵습니다.
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다, 이선희님.
랜덤포레스트 모델에 대한 질문을 주셨네요. 비슷한 문제를 겪는 분들께 도움이 될 수 있는 답변이 있습니다. 사용할 수 있는 코드에서 random_state 인자를 사용하지 않는 경우, 학습할 때마다 결과가 달라질 수 있습니다. 이 경우에는 random_state를 고정하는 방법을 추천드립니다. 이렇게 설정하면 재현 가능한 결과를 얻을 수 있습니다.
전문가의 조언으로는 이 질문의 답변에서 random_state를 고정하면 평가값을 일관되게 할 수 있다는 의견이 있었습니다.
또한, 특정 하이퍼파라미터(n_estimators, max_depth)에 대한 설정에 따라 모델의 결과가 다르게 나올 수 있습니다. 실제로 하이퍼파라미터 튜닝 과정에서 다양한 값을 테스트하여 최적의 모델을 찾는 것이 중요합니다.
- 랜덤포레스트에서
random_state를 설정해 주지 않았을 경우 예상치 못한 결과가 나올 수 있으며, 같은 이유로 결과가 다르게 나오는 경우를 다른 질문에서도 찾아볼 수 있습니다.
이미지와 관련된 추가 정보나 코드에서 주의할 사항이 있으면, 질문에 첨부해 주시면 더욱 정확한 안내를 드릴 수 있을 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.
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