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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2 모의문제3

검증 데이터 분리

해결된 질문

40

geenangel

작성한 질문수 3

0

안녕하세요.

작업형2 검증 데이터 분리 부분에서 radom_state에 아무 값이나 넣어도 되는 것 맞나요? 예를 '작업형2모의문제2' 강의에서 선생님은 2022를 넣으셨고 저는 2025를 넣었는데 마지막

print(r2_score(y_test, pred))

확인 부분에서 차이가 많이 나는 것 같아서요

(선생님 코드에서 결과: -0.03400981426239014

제가 실행한 결과:

-0.013191699981689453)

 

 

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

0

퇴근후딴짓

우선 아무 숫자나 넣어도 됩니다

영향이 크진 않는데 차이가 있을 수도 있으니 2개 정도만 비교해 보시죠!

너무 신경쓰진 마세요!

아마 데이터 상태가 좋지 않은 것 같아요

 

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. geenangel님.

작업형2에서 random_state는 데이터셋 분할 시 무작위성을 제어하기 위한 파라미터입니다. random_state에 특정 숫자를 설정하면 무작위 분할이 동일하게 되어, 동일한 데이터를 사용하여 일관된 결과를 얻을 수 있습니다. 이 숫자는 자유롭게 설정할 수 있으며 데이터셋 크기와 구성에 따라 모델 성능에 다소 차이가 있을 수 있습니다.

강의에서 2022로 설정한 것은 일관된 설명과 결과를 얻기 위한 예시일 뿐, random_state의 숫자 자체는 큰 의미가 없습니다. 사용자에게 편리하거나 기억하기 쉬운 값을 설정하시면 됩니다. 다른 random_state 값을 사용하면 데이터셋이 다르게 분할되기 때문에 결과적인 모델 성능 평가(score)에도 차이가 발생할 수 있습니다.

이와 관련해 기존 질문과 답변을 참고하시면 추가적으로 이해에 도움이 될 것입니다:

저는 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.

ID 전처리 이유

0

7

1

데이터제공

0

5

1

예시문제 작업형3 꼬리질문2번

0

5

0

데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이

0

9

1

작업형 2 제출방

0

7

1

인코딩 스케일링 순서

0

13

2

실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지

0

12

2

수강 연장 문의

0

11

2

작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ

0

17

1

14강 "" 사용 관련 질문

0

17

2

캐글 제출 점수

0

22

2

기출 마무리 방법

0

42

2

빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의

0

26

2

데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2

0

26

2

단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정

0

33

2

강의자료 다운로드 여부

0

35

2

문제에 첨부된 예시와 실제 출력된 샘플 비교

0

28

2

원핫 인코딩 관련

0

38

2

타겟 분리

0

37

2

Id 삭제

0

43

2

roc_auc_score 질문: 작업형2 모의문제3 09분 48초

0

39

2

원핫인코딩 코드 질문

0

35

2

map 함수 사용 필수적인가요

0

46

2

수강 기한 연장 문의드립니다.

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