모델마다 random_state값을 설정해주는데 (예를들어 train_test_split 에서)
random_state이 바뀔때마다 모델도 약간바뀌는데 이때 모델이 너무민감하게 반응하여 결과가 다르면 어떻게 해결해야 되나요? 이문제를 cross-validation으로 해결하는건가요?

안녕하십니까,&nbsp;
일반적으로는 검증/테스트 데이터가 많을 경우에는 random_state가 바뀌더라도 크게 성능이 변하지는 않습니다.&nbsp; 만일 random_state가 바뀌어서 검증/테스트 데이터의 예측 성능이 저하된다면 말씀하신대로 cross validation 적용 결과로 판단하시는 것이 좋습니다.&nbsp;
감사합니다.&nbsp;

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random_state(seed값) 질문드립니다