작업형 2번 섹션 3

작성한 질문수 5

0

음.. 너무 작은 것 같아요 그건 시험 문제가 작아서 그럴 수 있어요

0.2로 비율로 검증 하고

차라리 다시 전체 데이터를 학습시키시죠!! :)

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이관형님.

랜덤포레스트 모델을 사용하여 데이터를 분석하실 때, test_size 설정은 모델의 평가와 성능에 중요한 요소가 됩니다. 일반적으로 test_size는 전체 데이터셋의 약 20% 정도로 설정하는 것이 관례지만, 데이터의 특성과 실험 목적에 따라 이 값을 조정할 수 있습니다.

test_size=0.05로 설정하셨을 때 에러가 작았다면, 이는 특정 실험 조건 하에서 좋은 결과를 보였다는 것이지, 항상 가장 좋은 설정이라는 보장은 아닙니다. 일반적으로 테스트 셋의 크기가 작을 경우, 모델이 잘못된 일반화 결론을 낼 위험이 커질 수 있습니다. 하지만, 특정 환경이나 데이터 분포에서는 이 설정이 유리할 수도 있습니다. 아래 몇 가지를 고려해보세요:

1. 샘플 크기: test_size를 낮게 설정하면 모델이 더 많은 데이터를 학습할 수 있어서 모델 성능이 충분하지 않은 경우 학습 성능을 높일 수 있습니다. 그러나 그만큼 테스트 데이터로 평가하는 일반화 성능은 떨어질 수 있습니다.

2. 결과의 일관성 확인: 다수의 샘플링을 통해 일관성 있는 결과가 나타나는지 확인하세요. 각각 다른 random_state로 실행하여 결과의 변동성을 확인합니다.

3. 모델 평가: 에러 값을 설정한 지표 외 다른 지표(F1-score, ROC-AUC 등)도 사용하여 모델 성능을 종합적으로 평가하는 것이 좋습니다.

관련 질문 및 답변이 도움이 될 수 있는 링크를 공유드립니다:
- “test_size 설정시 주의할 점?” 관련 토론
- “test_size 조정 경험과 유의할 사항들”

이 답변이 도움이 되었기를 바라며, 추가적으로 궁금한 점이 있으시면 이어서 질문해 주세요. 저희는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 제공하고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏

감사합니다.