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평가할 때
rf = RandomForestClassifier()
rf.fit()
rf.predict()
이 부분에서 rf를 다 model로 적어줘도 상관없나요?
model = RandomForestClassifier()
model .fit()
model .predict()
또한, 랜덤포레스트에서 model를 변수명으로 해서 돌리고
xgboost에서도 똑같이 model를 변수로 두고 돌려도 되는지 여쭤봅니다.
이전 강의인 회귀파트에서는 모델에 따라 변수명을 다르게 하지 않고 다 같은 model로 변수명을 두었더라구요
그럼 분류 뿐만 아니라 회귀 문제여도 다 변수는 다르게 써주는게 좋다는 말씀이신가용?