확인 결과, 해당 문항의 결과 차이는 정확도 계산 오류가 아니라 XGBoost 버전에 따른 예측 결과 차이로 판단됩니다.
본 문항은 XGBoost 2.x 환경을 기준으로 검증되었습니다. 해당 환경에서는 XGBoost의 정확도가 Random Forest보다 높게 측정될 수 있습니다. 반면 XGBoost 1.x 환경에서는 XGBoost의 정확도가 더 낮게 측정되어 Random Forest의 정확도가 더 높게 나올 수 있습니다.
사용 중인 XGBoost 버전은 다음 명령어로 확인할 수 있습니다.
import xgboost as xgb print(xgb.__version__)
XGBoost는 버전에 따라 트리 생성 및 내부 연산 방식이 변경될 수 있으므로, 동일한 데이터와 random_state를 사용하더라도 버전이 다르면 예측값과 정확도가 완전히 같게 재현되지 않을 수 있습니다. 따라서 교재와 동일한 결과를 확인하려면 XGBoost 2.x 환경에서 실행해 주시기 바랍니다.
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확인 결과, 해당 문항의 결과 차이는 정확도 계산 오류가 아니라 XGBoost 버전에 따른 예측 결과 차이로 판단됩니다.
본 문항은 XGBoost 2.x 환경을 기준으로 검증되었습니다. 해당 환경에서는 XGBoost의 정확도가 Random Forest보다 높게 측정될 수 있습니다. 반면 XGBoost 1.x 환경에서는 XGBoost의 정확도가 더 낮게 측정되어 Random Forest의 정확도가 더 높게 나올 수 있습니다.
사용 중인 XGBoost 버전은 다음 명령어로 확인할 수 있습니다.
import xgboost as xgb
print(xgb.__version__)
XGBoost는 버전에 따라 트리 생성 및 내부 연산 방식이 변경될 수 있으므로, 동일한 데이터와 random_state를 사용하더라도 버전이 다르면 예측값과 정확도가 완전히 같게 재현되지 않을 수 있습니다. 따라서 교재와 동일한 결과를 확인하려면 XGBoost 2.x 환경에서 실행해 주시기 바랍니다.
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