random_state관련
random_state=0을 아래에서 처럼 분리할때랑 , 학습할때 총 두번넣어줘도 상관없을까요?
# 검증용 데이터
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state = 0)
# 모델 학습 및 평가
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
model = RandomForestRegressor(random_state=0)
model.fit(X_tr, y_tr)
pred = model.predict(X_val)
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. pseoin0907님.
random_state를 데이터 분할과 모델 학습에 두 번 사용하는 것에 대해 궁금하신 것 같습니다. random_state는 데이터 무작위성을 제어하기 위해 사용됩니다. 동일한 데이터 분할과 모델 초기화가 반복될 경우, 항상 같은 결과를 얻을 수 있도록 해 주는 기능입니다.
데이터 분할에서의 random_state: train_test_split 함수에서 random_state를 사용하는 것은 데이터 셋을 무작위로 섞은 뒤, 동일한 방식으로 분할하려고 할 때 유용합니다. 이를 사용하면 모델 개발이나 성능 평가 시 일관된 데이터 분할을 가능하게 합니다.
모델 학습에서의 random_state: RandomForestRegressor와 같은 모델 경우, 내부적으로 여러 결정 트리를 생성할 때 무작위성을 사용합니다. 이때 random_state를 지정하면 동일한 조건에서 모델이 일정한 결과를 내도록 합니다.
결론적으로, 각각의 목적에 따라 random_state를 지정하는 것은 좋은 습관입니다. 데이터 분할에서와 모델 학습에서 모두 동일한 random_state 값을 사용하더라도 문제될 것이 없으며, 일관된 결과 검증에도 도움이 됩니다.
관련해서 추가적인 설명이 필요한 경우, 유사한 질문을 다룬 글을 참고하실 수 있습니다:
- random_state 값에 따라서 값이 큰 차이가 나는 경우가 있나여?
- random_state 관련 질문
이 답변들이 random_state 사용에 관한 더 깊은 이해를 제공할 것입니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해 드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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