인프런 커뮤니티 질문&답변

그대로 두십쇼!!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

mr.woong0926님께서 질문하신 내용은 RandomForestClassifier 사용 시, 최종 예측에서 random_state 매개변수를 유지하는 것이 좋은지 여부에 대한 것으로 보입니다.

이에 대한 유사한 질문이 이전에도 있었으멀로, 해당 내용을 담고 있는 답변을 참조해 드리겠습니다:

• 제출할때는 random_state 지워야 하는지 궁금합니다에서는 random_state 값이 하이퍼파라미터의 일부로 간주되며 최종 테스트 예측 시에 그 값을 유지하는 것이 좋다고 답변하고 있습니다. 이는 모델의 재현성을 보장하는데 중요한 역할을 합니다.
  

아니요! random_state도 하이퍼파라미터 값입니다. 그대로 유지한 채 최종 테스트 예측하고 csv파일 생성하면 됩니다 👏👏👏

위의 내용을 요약하여 말씀드리자면, 튜닝이 완료된 후에도 random_state 값을 유지하여 최종 예측을 수행하는 것이 모델의 일관성을 유지하고 재현 가능한 결과를 얻는 데 도움이 됩니다. 따라서, mr.woong0926님의 경우에도 random_state=2002를 포함하여 최종 예측 시에 사용하는 것이 권장됩니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.