인프런 커뮤니티 질문&답변

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)

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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