[머신러닝] ⑩ random_state에 대해서

▶random_state에 대해서

머신러닝을 공부하다보면 'random_state='를 설정해주는 것을 많이 보셨을 겁니다.

왜 사용하는 것이며 숫자가 의미하는 것은 무엇일까요?

 

결론부터 말하자면, 수행시마다 동일한 결과를 얻기 위해 적용하는 것입니다.

 

가장 쉬운 예를 들기 위해 KFold 교차 검증에서 살펴보겠습니다.

위 그림에서 각각 반복문마다 다르게 test set와 train set을 나누게 되는데 저 값들이 고정이 되어있지 않다면 정말 나쁘게 말해 의도와는 다르게 똑같은 test set와 train set이 만들어질 수도 있다는 것입니다.

그렇기 때문에 random_state 속성을 주어 random한 값을 고정하는 역할을 수행하게 해줍니다.

 

또 다른 예시로 의사결정나무 기본 모델을 만들고 이후에 하이퍼파라미터 튜닝을 해주게 되면 튜닝에 의해 달라진 성능을 확인해야 합니다.

그렇지만 random_state를 설정해주지 않으면 데이터가 변함에 따른 성능과 튜닝에 의한 성능이 혼합되어 정확한 성능 평가가 어려워집니다.

그렇기 때문에 하이퍼파라미터 튜닝을 할 예정이라면 초반에 모델을 학습시킬 때 random_state를 설정해주어야 좋습니다.

 

그 다음 숫자에 대한 의미는 무엇일까요?

random_state=1은 1끼리 고정된 값을 의미하고 random_state=2는 2끼지 고정됩니다.

따라서 숫자에는 큰 의미가 없지만 지정한 값끼리 고정된다고 생각하면 되겠습니다.

 

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여기까지 random_state에 대해 알아보았습니다 :)