예시문제 작업 2유형 질문드립니다!
저는 문제를 풀이할 때 고객의 성별을 예측하라고 해서 roc_auc를 사용했지만 predict를 사용했습니다.
하지만 이번에 올려주신 강의를 보고 roc_auc는 proba를 사용해야된다고 알게되었는데요,
proba는 어차피 분류모델에서만 적용되는걸로 알고있는데 그렇다면 분류모델에서 사용가능한 평가지표(f1 스코어, 정확도, 재현율 등) 별 정해져있는게 있을까요? predict 를 써야하는지 predict_proba를 사용해야되는지요...!
확률과 확률값에 대한 차이가 도통 감이 안와서 문의드립니다. 예를들어 평가지표가 주어지지 않고 이 문제에서 단순히 백화점 구매 고객의 성별을 예측하라는 말을 읽고 어떻게 확률값을 구하라는것을 알 수 있을까요..? 예시결과도 단순히 0과 1로 나와있어서 오히려 더 궁금합니다.
사실 제가 predict를 사용한것도 예시결과가 0, 1로 되있어서 그런건데 확률값을 구한다고 하면 proba로 구했을때처럼 0.45 이런식의 소수점이라 생각했거든요...
답변 1
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분류에서 roc-auc를 제외하고 predict를 사용하면됩니다.
평가지표가 주어지지 않을 수는 없습니다. 평가지표는 반드시 주어집니다. 0과 1을 제출해도 틀린답이 아니며 roc-auc 계산 기준으로 성능이 조금 떨어집니다.
네 예시 문제에서 확률이란 단어가 없고 예시 결과만 있어서 그런 것이라 생각해요! 이진분류에서 roc-auc는 1 확률값을 계산하는 평가 지표가 맞고, 그 평가지표 기준으로 성능을 높이기 위해서는 확률값을 제출하는 것이 올바른 방향입니다. 시험에서 만약 예시대로 0과 1을 제출해도 문제가 전혀 없으며 성능의 차이만 있습니다 🤗
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