3-5 roc_auc_score 적용 값 관련(3가지 모델 동일 정확도)
안녕하세요~
강의 보면서 빈칸용으로 다운 받아서 강의 그대로 따라하면서 학습하고 있습니다.
3-5 검증용 데이터 분리 에서
의사결정나무
랜덤포레스트
XGBoost 에
roc_auc_score로 정확도 수치 출력값이 세 경우
제 경우는 0.8612336858090657로 전부 다 동일하게 나오는데...
이게 왜 그런걸까요?? 강의 그대로 따라가면서 하는데 3 가지 방식 다 정확도가 똑같이 나오니 뭔가 이상한데, 어디가 문제인지 모르겠습니다...
답변 1
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predict_proba로 예측한 결과를
pred = 라는 변수로 결과를 받아야 하는데 결과를 받는 코드가 없습니다.
pred = model.predict_proba()
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