RMSE 값이 실행할때마다 달라져요~

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정상입니다.

• 검증데이터를 분리할 때

• 머신러닝이 모델을 학습할 때

는 랜덤적인 부분이 있어요!

그래서 매번 실행했을 때 동일한 결과로 실험하기 위해 random_state 값을 고정합니다.

정수형 숫자 아무거나 입력해 놓고 작업해요 (예를 들면, 0)

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dream4342k님 질문에 대해 답변드리겠습니다.

RandomForest를 사용한 모델에서 RMSE 값이 실행할 때마다 달라지는 현상은 무작위성(randomness) 때문일 가능성이 큽니다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 여러 개의 의사결정 트리를 기반으로 예측을 수행하는데, 이 과정에서 트리의 구성을 위해 데이터 샘플링과 피쳐 선택 등 무작위적인 요소가 포함됩니다.

이러한 무작위성을 고정하여 일관된 결과를 얻고자 할 때는 random_state 매개변수를 설정하는 방법이 있습니다. 예를 들어:

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_val)
print(rmse(y_val, predictions))

random_state를 특정 정수로 설정하면 실행할 때마다 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 이는 무작위성에서 일정한 패턴을 통해 실행 결과를 재현 가능한(reproducible) 형태로 만들어 줍니다.

이에 대해 유사한 질문은 다음 링크에서 확인할 수 있습니다.
- 머신러닝 회귀 모델 반복 실행할수록 값 바뀜 현상: 이 게시물에서는 random_state를 설정하여 무작위성을 제거하는 방법에 대해 설명하고 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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