random_state 관련 질문
227
어니언
작성한 질문수 1
0
train_test_split(iris.data, iris.target, test_size = 0.2,
random_state = 13, stratify = iris.target)
iris_tree = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2, random_state = 13)
iris_tree.fit(x_train, y_train)
여기서 train_test_split와 DecisionTreeClassifier의 random_state는 어떻게 다른가요??
그리고 DecisionTreeClassifier에서의 random_state를 변경하면 정확도도 동일해야 하는거 아닌가요?
13보다 작은 수를 입력했을 때는 정확도가 일정한데 13보다 큰 수를 입력하면 왜 정확도가 달라지는지 잘 모르겠습니다.
답변 0
이진분류에서 양성 클래스가 0일 때 평가 방법
0
6
1
원핫인코딩 전 train과 test 병합여부
0
14
1
수강기간 연장
0
16
1
Spark 3.5에서 pandas의 NaN이 NULL로 바뀌지 않을 때
0
19
1
Alpha vantage 유료화?
0
43
2
29강 작업2형의 이상치 처리
0
47
2
수강기간 연장 문의드립니다!
0
51
2
9월에 실기출제기준 개정내역에 신설된부분
0
51
1
colab 작동
0
56
2
작업형2 모의문제2 결과값 관련 문의드립니다.
0
61
2
12회차 시험 실패 후 13회 도전 예정입니다.
0
47
1
random_state 값
0
66
2
19강 감정분석 강의처럼 api 돌렸는데
1
50
1
완독 챌린지 도서 인정 방법에 대한 문의
0
61
2
강의 연장 문의 드립니다.
0
61
2
강의 연장 문의
0
59
2
강사님 강의 자료와 코드를 부탁드리고 싶습니다.
0
56
2
16강에서 코드가 계속 안도길래. ai가 고쳐서 일단 supabase에 preditc 한 주가를
1
46
1
오징어게임
0
63
1
[클라우드 설정 중 앞 내용 문의 사항]
1
39
1
선생님 강의자료를 받을수 없어요! 메일보냈어요.
0
56
2
16강 구글 colab 에서 코드 실행이 안돼요.
0
61
1
object 컬럼이 여러 개인 경우 인코딩 전처리 방법
1
49
2
데이터 전처리 순서 관련
0
62
2





