저는 의사결정 나무의 예측값이 왜 다르게 나올까요?

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ehddls91님.

의사결정 나무와 같은 머신러닝 모델에서 예측값이 다르게 나오는 이유는 여러 가지 요인이 있을 수 있습니다. 여기 몇 가지 주요 원인을 설명드리겠습니다:

랜덤성 요소: 의사결정 나무나 랜덤포레스트 모델은 데이터 샘플링이나 특징 선택 단계에서 무작위성을 사용합니다. 따라서 random_state를 설정하지 않는 경우, 매번 실행할 때마다 다른 예측 결과를 초래할 수 있습니다. 코드에서 RandomForestClassifier나 DecisionTreeClassifier를 사용할 때, random_state를 설정하여 재현 가능성을 확보해 보세요.
모델 파라미터의 차이: 모델의 하이퍼파라미터가 조금이라도 다르면 다른 예측 결과가 나올 수 있습니다. 예를 들어, max_depth, min_samples_split 등의 하이퍼파라미터에 대해 동일한 설정이 되어 있는지 확인해 보시기 바랍니다.
데이터 전처리 차이: 데이터의 전처리 과정에서 차이가 있을 수 있습니다. 특히 데이터의 결측값 처리, 범주형 변수 인코딩 등이 달라지면 모델 입력에 차이가 생기고, 결과에 영향이 미칠 수 있습니다.
데이터 셋의 차이: 데이터 파일을 최신 상태로 불러오지 않았거나, 불러온 데이터가 초기 데이터와 차이가 있을 수 있습니다. 기본적으로 데이터가 동일한지 확인해 보세요.

이미지를 통해 제공해주신 Python 코드에서, 데이터가 제대로 처리되고 있는지, 특히 income 컬럼이 0과 1로 잘 변환되었는지, DataFrame의 id와 income 컬럼이 정확한지 확인해 보세요.

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