random_state 값

작성한 질문수 1

0

안녕하세요

random_state를 사용하는 곳은 2군데가 있습니다.

검증데이터를 분리할 때와

모델을 사용할 때 입니다. 둘 다 사용한 것이 맞을까요?

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 강지훈님.

train_test_split()에만 random_state=0을 설정했는데도 RMSE 값이 계속 달라진다면, 모델 자체의 무작위성이 고정되지 않았을 가능성이 있습니다.

예를 들어 RandomForest를 사용하는 경우에는 데이터 분할뿐만 아니라 모델에도 random_state를 설정해야 실행 결과가 재현됩니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=0
)

model = RandomForestRegressor(random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)

즉, 다음처럼 train_test_split()과 회귀 모델 양쪽에 random_state를 지정해 주세요.

• 데이터 분할의 무작위성 고정
  
• RandomForest의 트리 생성 및 샘플링 무작위성 고정
  

관련된 기존 답변도 함께 참고해 주세요.

• RMSE 값이 실행할때마다 달라져요~
  RandomForest 모델의 무작위성을 고정하기 위해 모델에 random_state를 지정하는 방법을 안내하고 있습니다.

• 5회 기출유형 작업형 2 rmse질문
  random_state를 지정하지 않으면 학습할 때마다 결과가 달라질 수 있으며, 하나의 정수값으로 고정하는 것이 좋다는 답변입니다.

• random_state 값이 궁금합니다!
  random_state 값은 0뿐만 아니라 42 등 어떤 정수든 사용할 수 있고, 중요한 것은 동일한 값으로 고정하여 재현 가능한 결과를 만드는 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.