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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기 🆕 updated 2024.6

rf = RandomForestClassifier(random_state=0)

해결된 질문

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rf = RandomForestClassifier(random_state=0) 여기서 random_state를 꼭 해줘야 하나요?
이제까지는 안했던거 같아서요.

답변 2

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지식공유자

하지않으면 실행할 때마다 다른 성능을 얻게 됩니다.

전처리 때문인지 random_state 영향인지 판단하기 어렵습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현님.

RandomForestClassifier에서 random_state를 지정하는 것은 모델의 무작위성을 고정시키기 위해 유용합니다. 이는 다시 실험을 했을 때 일정한 결과를 얻고자 할 때 특히 필요합니다. random_state를 설정하지 않으면, 랜덤 요소가 포함된 알고리즘이 각 실행마다 다른 결과를 생성할 수 있습니다. 정확한 재현성과 모델 비교 분석을 위해서는 random_state 값을 설정하는 것이 좋은 습관입니다.

이와 관련된 비슷한 질문과 답변을 참고하시면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다:

  1. randomforestclassifier()에서 random_state안 적어도 되나요? - random_state를 설정하지 않을 경우 생길 수 있는 불확실성과 그 필요성에 대한 설명입니다.

  2. RandomForestRegressor() 그럼 여기에서도 - 모델에서 random_state를 설정해야 하는 이유와 그 중요성에 대해 설명하고 있습니다.

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.

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