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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 황규현님.
random_state 값은 훈련 데이터와 테스트 데이터를 나누는 과정에서 데이터를 섞는 시드(seed) 역할을 합니다. 이 값에 따라 데이터가 나누어지는 방식에 조금씩 차이가 생길 수 있으며, 그 결과 모델의 성능 평가(예: 정확도, AUC)에도 영향을 줄 수 있습니다.
그러나, random_state 값을 변경할 때 성능 지표가 크게 달라진다면, 이는 주로 데이터의 특성이나 모델의 복잡성 때문일 수 있습니다. 훈련 세트와 테스트 세트의 분포가 달라질 경우, 모델 성능의 편차가 커질 수 있음을 의미합니다. 특히 데이터가 작거나 불균형하다면 이러한 효과가 더욱 두드러질 수 있습니다.
시험 현장에서 random_state 값을 여러 번 변경해보는 것은 두세 개의 시드로 다양한 결과를 살펴보면서, 데이터 샘플링에 따라 모델 성능이 얼마나 일관된지를 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나 시험 시간 안에 이 전략을 충분히 시도할 여유가 있는지 고려해보셔야 합니다.
아래는 관련하여 참고할 수 있는 기존 질문입니다:
1. random_state 값에 따라서 값이 큰 차이가 나는 경우가 있나여?
2. 기출 2회 작업형 2 질문입니다.
3. 제출할때는 random_state 지워야 하는지 궁금합니다
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