random_state 값

Question

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 random_state 값을 0으로 하는데도 계속 RMSE값이 고정되지 않고 계속 바뀌는데 정상적인걸까요..

communityai8509 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 강지훈님. train_test_split() 에만 random_state=0 을 설정했는데도 RMSE 값이 계속 달라진다면, 모델 자체의 무작위성이 고정되지 않았을 가능성이 있습니다. 예를 들어 RandomForest를 사용하는 경우에는 데이터 분할뿐만 아니라 모델에도 random_state 를 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_state 를 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_state 를 지정하는 방법을 안내하고 있습니다. 5회 기출유형 작업형 2 rmse질문 random_state 를 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.