인프런 커뮤니티 질문&답변

보통 실무에서는 이렇게 까지 차이가 나지는 않는데 이 데이터의 특수한 경우 인것 같아요

랜덤스테이츠까지 조정하는 것은 추천하진 않는데

2~3개 정도 해볼 순 있겠죠? ㅎㅎ

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ihj0407님.

랜덤 스테이트(random_state)는 데이터 샘플링의 일관성을 유지하기 위해 사용되며, 그 값에 따라 모델의 성능이 미세하게 달라질 수 있습니다. 특히 데이터셋이 작거나 샘플의 분포가 불균형한 경우, random_state 값에 따라 성능이 크게 달라질 수도 있습니다.

1. 최적의 random_state 찾기: 일반적으로 random_state는 특정 학습 상황에서 안정적인 모델 성능을 얻기 위해 고정하지만, 정확한 최적의 값을 찾는 것은 어렵습니다. 여러 값을 시도해보고 가장 좋은 성능을 보이는 값을 선택할 수 있습니다.

2. 모델의 일관성 유지: 실제 머신러닝 대회나 프로젝트에서는 결과의 재현성을 위해 random_state를 고정하는 것이 일반적입니다. 이는 팀원 간 결과의 일관성을 유지하고, 결과 재현이 필요한 경우 유용합니다.

3. 다양한 값 테스트: 만약 성능 평가를 위해 여러 random_state를 시도하고 싶다면, 일반적으로 교차 검증을 수행하여 평균 성능을 확인하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 특정 random_state에 의존하지 않고 모델의 일관된 성능을 확인할 수 있습니다.

관련된 질문과 답변을 참고하실 수 있는 링크를 제공해 드리겠습니다:

• random_state 값에 따라서 값이 큰 차이가 나는 경우가 있나여 ?: 이 게시물에서는 random_state에 따른 성능 차이에 대해 논의하고 있습니다.
  
• 섹션5 작업형2 모의문제2 질문 있습니다.: 여기도 random_state 설정에 따른 모델 성능 차이를 설명한 예입니다.
  

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