모델 학습시 랜덤 시드값

Question

강의를 따라가는중 질문이 있습니다. 선형 분류모델과, 회귀모델 모두 동일한 내용입니다만. 모델을 생성하고, model.fit을통해 학습시킬때, 입력 X값과 Y값의 형태가 변하지 않았고, 대상 모델도 같으나 모델 학습을 돌릴때 마다 score및 coef_ 및 intercept_ 값이 바뀝니다. train_test_split 할때 seed값을 random_state= 파라미터로 준 것 처럼, 모델 학습시마다 랜덤 시드값을 고정할 수 있는지 궁금합니다.

communityai8509 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴이에요. 모델 학습시마다 랜덤 시드값을 고정하는 방법은 있습니다. numpy 모듈의 random 함수를 사용하여 랜덤 시드값을 고정하면 됩니다. 아래는 예시 코드입니다. import numpy as np np.random.seed(42) # 랜덤 시드값을 42로 고정 # 모델 생성 model = LinearRegression() # 모델 학습 model.fit(X_train, y_train) 이와 같이 np.random.seed() 함수를 이용하여 랜덤 시드값을 고정해주면, 모델 학습시마다 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 다만, 랜덤 시드값을 고정하면 모델 학습의 무작위성이 사라지고, 학습 결과가 일정해지기 때문에 주의해야 합니다. 이상이 도움이 되었길 바랍니다. 감사합니다.