인프런 커뮤니티 질문&답변

영향이 있는 것은 사실이나

이걸로 성능향상을 위해 노력하는 것은 낭비입니다.

0이나 좋아하는 숫자로 고정하시죠!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. mingii1315님.

random_state는 기계 학습 모델 개발 시 데이터 셋 분할이나 모델 학습 과정에서의 임의성을 통제하기 위해 사용됩니다. 이 값은 임의성을 고정시켜 동일한 결과를 재현할 수 있게 도와줍니다. 다만, 다양한 random_state 값을 실험해보면서 성능 차이가 발생할 수 있습니다. 이는 훈련 데이터와 테스트 데이터의 분할 차이 때문일 수 있습니다.

random_state 값에 따라 성능 지표가 다르게 나올 수 있지만, 특정 값이 항상 가장 좋은 성능을 보장하지는 않습니다. 모델의 성능을 평가할 때는, 여러 번의 시도와 검증을 통해 일반화 성능을 확인하는 것이 중요합니다. 따라서 random_state 값을 고정하여 실험을 반복하며 평균적인 성능을 평가하고, 만약 성능에 큰 차이가 없다면 어떤 값을 사용해도 무방합니다.

관련하여 도움이 될 수 있는 질문 게시물들을 추천해드립니다.

1. 제출할때는 random_state 지워야 하는지 궁금합니다

   • random_state를 하이퍼파라미터의 일종으로 이해하고 그대로 유지하는 것이 좋으며, 최종 테스트 시에도 사용하면 된다는 내용이 포함되어 있습니다.
     

2. random_state 값에 따라서 값이 큰 차이가 나는 경우가 있나여 ?

   • random_state 값에 따른 성능 차이에 대한 설명과 원인이 될 수 있는 부분에 대한 논의가 포함되어 있어 도움이 될 것입니다.
     

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