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모델 학습시 랜덤 시드값
Viết
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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.
머신러닝
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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.