인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요! 영상은 예시로 봐주시고, 성능이 좋은 쪽으로 선택해 주시면됩니다.

똑같은 랜덤스테이츠(시드)값을 사용했더라도 코랩 하드웨어 환경이 달라지면서 train val 데이터가 다르게 나눠졌을 수도 있고 이에 스케일링을 할때 약간의 차이가 있을 수 있습니다.

작업형2 머신러닝 부분은 평가 지표를 기준으로 더 좋은 쪽으로 선택하면 됩니다.

위와 같은 상황이면 저는 스탠다드스켈러 적용을 선택하겠습니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. dibby367님.

랜덤포레스트 관련하여 강의와 본인의 실습에서 다른 결과가 나오는 점에 대해 질문 주셨네요. 머신러닝 모델을 반복해서 학습시키다 보면, 각 실행마다 결과가 조금씩 달라질 수 있는데, 이는 여러 가지 요인에 의해 발생합니다.

1. Random State: 랜덤포레스트는 내부적으로 무작위성을 사용합니다. random_state 파라미터가 설정되지 않으면, 매 실행마다 다른 결과가 나올 수 있습니다. RandomForestRegressor를 사용하실 때 random_state를 설정하여 결과의 일관성을 유지할 수 있습니다.

2. 데이터 분할: 학습과 검증 데이터의 분할 방법에 따라 다를 수 있습니다. 데이터가 다르게 분할되면, 모델 성능도 달라질 수 있습니다.

3. 데이터 전처리: 스탠다드 스케일링이 반드시 항상 성능을 개선시키는 것은 아닙니다. 데이터의 분포와 특성에 따라 스케일링의 효과가 달라질 수 있습니다.

유사한 질문들에서 해결 방안을 확인하실 수 있습니다:

1. 작업형2 모의문제2 RandomForest 수행시 문제: 위 게시물에서는 랜덤포레스트를 포함한 다양한 모델의 결과 차이에 대한 논의가 있습니다. 성능 차이의 원인과 이를 개선하는 방법에 관한 설명이 유용할 것입니다.

2. 회귀 실습 중 rmse 결과값 질문: 이 게시물에서는 랜덤포레스트 및 다른 회귀 모델의 변동성에 대한 이해를 도울 수 있는 정보가 있습니다. 모델이 다르게 작동하는 이유와 데이터 전처리에 대한 아이디어를 제공합니다.

이는 랜덤포레스트와 관련된 성능 및 설정 차이에 대한 우려를 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 강사님의 강의 내용과 제공된 코드를 참고하여 random_state를 설정하고 실습을 반복하시면 더 안정적인 결과를 얻을 수 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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