작업형 2번 섹션 3
6
投稿した質問数 5
랜덤포레스트로 돌리다보니 test_size=0.05로 했을 때 가장 에러가 작더라구요..
근데 이렇게 test_size를 작게 둬도 되는걸까요?
回答 1
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:
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.결과의 일관성 확인: 다수의 샘플링을 통해 일관성 있는 결과가 나타나는지 확인하세요. 각각 다른
random_state로 실행하여 결과의 변동성을 확인합니다.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.
target 빈도 확인
0
2
1
작업형 2 연습문제 섹션 6
0
1
1
F1-score
0
7
1
작업형 2 인코딩, 결측치, 모델 선택 질문
0
6
0
인코딩 방식 문의
0
9
1
9회 3유형 ==> 7회 3유형 질문드려요
0
6
1
작업형 2관련 질문입니다
0
10
2
작업형2 카테고리
0
17
2
110강 회귀_8번 문의
0
10
2
XGBRegressor 학습 시 warning 출력
0
20
2
데이터 프레임을 변경해도 되나요?
0
11
2
10회 기출 작업형3 문제 2-1 질문
0
18
2
작업형 2 질문
0
18
2
작업형 2 템플릿 확인 요청
0
17
2
작업형2 인코딩 질문
0
23
2
작업형 3 벼락치기 공부방법 질문
0
32
2
기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부
0
33
2
예측값 결과 소수점 차이
0
28
2
기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?
0
37
1
전처리 train() test([ ])
0
23
2
작업형 1 배경지식 질문
0
33
2
옳게 풀은건지 질문드립니다!
0
23
1
roc_auc_score
0
31
2
추가질문 합니다
0
23
2