예측값 결과 소수점 차이

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작업형1과 3은 정답이 있는 문제여서 정확해야 합니다.

다만 작업형2는 평가지표로 평가합니다.

따라서 결과는 달라질 수 있어요! 크게 신경쓰지 마세요!! 화이팅!!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 무드링님에게 답변드리겠습니다.

우선, 머신러닝 모델의 예측값에서 소수점 차이가 발생하는 이유에 대해 설명드리겠습니다.

1. 모델의 하이퍼파라미터 및 설정 차이: 두 모델 간의 하이퍼파라미터 설정이 달라지거나, 난수 생성기 시드(random_state) 설정이 다를 경우 결과에 영향을 줄 수 있습니다. 모델의 초기 상태가 다르면 결과도 미세한 차이를 보일 수 있습니다.

2. 데이터 전처리 차이: 데이터 전처리가 동일하지 않을 경우(예: 결측치 처리 방식, 스케일링 방식 등), 미세한 차이가 발생할 수 있습니다. 훈련과 테스트 데이터에 동일한 전처리를 적용해야 일관된 결과를 얻을 수 있습니다.

3. 컴퓨팅 환경 차이: 동일한 코드라도 컴퓨팅 환경의 미세한 차이(ex. 하드웨어 또는 소프트웨어 버전 차이) 때문에 결과가 다르게 나타날 가능성이 있습니다. 특히, 매우 작은 소수점 이하의 차이는 이런 측면에서 나타날 수 있습니다.

시험에는 이와 같은 소수점 차이가 큰 영향을 미치지는 않습니다. RMSE와 같은 평가 지표가 정수나 소수점 첫 번째 또는 두 번째 자리에서 결정되기 때문입니다. 그러나 여러 번의 실험에서 얻어진 일관된 결과를 기반으로 모델을 최적화하고, 동일한 예측 결과를 얻는 것이 가장 중요합니다.

유사한 질문에 대한 더 자세한 탐색을 원하신다면, 다음의 링크들을 참고하실 수 있습니다:

• 예제 작업형2 관련 질문드립니다.
  
• 수치형 데이터만 선택하여 푸는 경우에 오답확률이 높아질까요?
  

이 링크들은 유사한 문제를 다룬 사례로, 소수점 차이와 관련한 다양한 접근 방식을 제공할 수 있습니다.

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.