random_state를 머신러닝에서 사용하는 이유

random_state는 머신 러닝 모델에서 사용되는 난수 시드(random seed) 값의 설정에 관련된 매개변수입니다.

 

난수 시드는 모델의 학습과정에서 발생하는 난수들을 조절하는데 사용되며, 일정한 시드값을 사용하면 모델의 학습 과정이나 결과를 재현할 수 있게 됩니다.

 

난수 시드를 설정하는 이유는 모델의 학습과정이나 초기화 과정에서 발생하는 난수들 때문에 모델의 결과가 불안정하게 변할 수 있기 때문입니다. 예를 들어, 동일한 데이터와 모델 아키텍처를 사용하더라도 초기 가중치나 데이터 배치 등에서 발생하는 난수에 따라 모델의 학습 결과가 달라질 수 있습니다. 이러한 불안정성은 모델의 성능을 평가하거나 비교하기 어렵게 만들 수 있습니다.

 

따라서, "random_state"를 지정하여 해당 값으로 난수 시드를 고정시키면 학습과정이나 초기화에서 발생하는 난수들이 일정하게 유지되어, 모델의 학습 결과를 재현 가능하게 할 수 있습니다. 주로 실험, 테스트, 모델 비교 등에서 재현성을 보장하기 위해 사용됩니다.

from lightgbm import LGBMClassifier

# 난수 시드 값을 42로 설정하여 재현성을 확보합니다.
model = LGBMClassifier(random_state=42)

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측
y_pred = model.predict(X_test)

위 코드에서 random_state를 42로 설정하면, 동일한 학습 데이터와 테스트 데이터에 대해 항상 같은 모델을 생성하고 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 이렇게 하면 모델을 튜닝하거나 결과를 평가하는데 일관성을 부여할 수 있습니다.