인프런 커뮤니티 질문&답변

문제가 있는 것 같습니다.

새로 고침해도 그렇다면 데이터가 너무 큰 것이 아닌가 싶은데

print(X_tr.shape, y_tr.shape) 결과와 전체 코드 (데이터 불러오기 빼고) 보여주시겠어요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. xacodud님.

랜덤포레스트 모델은 여러 개의 결정 트리를 생성하고 이를 결합하여 예측을 수행하는 앙상블 학습 방법이기 때문에, 데이터셋 규모가 크거나 특성 개수가 많은 경우 학습 시간이 길어질 수 있습니다. 모델의 성능을 최적화하거나 학습 시간을 줄이기 위해 다음과 같은 몇 가지 방법을 고려해보세요:

1. 하이퍼파라미터 조정: n_estimators, 즉 생성할 트리 개수를 조정할 수 있습니다. 기본값은 100이나, 적절한 값으로 줄여 학습 시간을 줄일 수 있습니다. 다만, 너무 작은 값은 모델 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다.

2. 데이터의 크기 조절: 만약 데이터셋이 매우 크다면, 사용 가능한 RAM이 부족해지거나 연산 시간이 길어질 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터의 샘플링을 고려할 수 있습니다.

3. 병렬 처리 사용: RandomForestRegressor는 병렬 처리를 지원합니다. n_jobs 파라미터를 조정하여 사용할 CPU 코어 수를 설정할 수 있습니다. 예를 들어 n_jobs=-1은 모든 가용 코어를 사용합니다.

4. 특성 선택: 중요한 특성만을 선택하여 모델을 학습하면 시간이 절약됩니다. 이 방법은 모델 해석에도 유리할 수 있습니다.

유사한 질문에 대한 게시물이 있으니 참고하시기 바랍니다:
- 랜덤포레스트와 xgb: 여러 모델의 변수 사용에 대한 팁.
- model.fit에러: 모델 관련 에러 해결에 대한 응용.

제가 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.