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[After Work Side Projects] Big Data Analytics Engineer Practical Exam (Task Types 1, 2, 3)
5th Mock Exam Question Types (Practical Type 2)
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random_state=0 모 이런식으로 고정값을 넣어 주는게 좋겠네요 ^^
Answer 1
네 어떤 전처리 작업을 했을 때 결과가 달라지게 되는데
random_state를 고정하지 않으면
정확히 무엇 때문에 성능이 달라졌는지 파악하기 어렵습니다..
검증용 데이터 분리 시 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, y_train, test_size=0.2, random_state=2022) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape
이렇게 한번 random_state= 값을 주고 나서
RandomForest 값 넣을 때도 또 andom_state= 을 줘야 결과가 고정 된다는 거죠 ?
네 각각 다른 함수라서 각각 필요합니다.
random_state=0 모 이런식으로 고정값을 넣어 주는게 좋겠네요 ^^ 
검증용 데이터 분리 시 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, y_train, test_size=0.2, random_state=2022) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape
이렇게 한번 random_state= 값을 주고 나서
RandomForest 값 넣을 때도 또 andom_state= 을 줘야 결과가 고정 된다는 거죠 ?