인프런 커뮤니티 질문&답변

네! 평가지표를 비교 하지 않는다면 의미가 없습니다.

제가 결측치 처리 방식을 변경했을 때 다른 값은 고정하고 비교하기 위해 필요한 파라미터입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. gamb21님.

랜덤 스테이트를 설정하는 것은 매우 일반적인 관행이며, 이는 코드 실행이 매번 동일한 결과를 제공하도록 보장하는 방법입니다. 즉, 모델의 일관된 성능 평가를 위해 random_state를 설정하면 좋습니다. 특히, 실전에서는 random_state=0과 같은 특정 값을 설정하여 무작위 요소를 고정하는 것이 중요합니다.

랜덤포레스트에서의 랜덤 스테이트 설정

• 랜덤포레스트(RandomForest)의 특성상 내부에서 무작위성을 사용하므로, random_state를 지정하면 실행할 때마다 같은 결과를 얻을 수 있습니다.
  
• 만약 random_state를 지정하지 않으면, 학습할 때마다 결과가 달라질 수 있습니다. 이는 모델의 성능 평가를 어렵게 만들 수 있습니다.
  
• random_state를 설정하지 않아도 모델이 동작하는 데 문제는 없지만, 결과가 일관되지 않을 수 있으니 성능 평가를 위해 설정하는 것을 권장합니다.
  

관련된 기존 질문 및 답변도 참조하시면 도움이 될 것입니다:
- randomforestclassifire()에서 random_state안 적어도 되나요?
- 작업형 2 기출 등과 해서 계속 반복해서 연습하던 중에요

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