predict, predict_proba 차이

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분류모델은 확률 값을 반환합니다. 이 확률 값을

확률(0.88, 0.22 등) 그대로 결과를 반환하는 것은 predict_proba

확률을 클래스(0또는1 등)로 반환하는 것은 predict

입니다.

평가지표를 뒤에서 배울텐데

평가지표가 f1, accuracy, recall 등일 때는 predict

평가지표가 roc-auc일때는 predict_proba를 사용하고 있어요!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. nahye1137님의 질문에 대해 검토한 내용을 기반으로 도움이 될만한 정보를 찾았습니다.

predict와 predict_proba의 차이점을 이해하는 것은 머신러닝 모델을 사용할 때 중요한 부분입니다. 이 두 함수는 분류 모델에서 출력 결과의 형태가 다릅니다.

• predict 함수는 모델이 데이터 샘플을 어떤 클래스에 할당하는지, 즉 최종적인 클래스 레이블(예를 들어 0 또는 1)을 반환합니다. 이는 모델이 샘플을 가장 가능성이 높은 클래스로 분류한 결과입니다.

• predict_proba 함수는 각 클래스에 속할 확률을 반환합니다. 예를 들어 이진 분류에서 각 샘플에 대해 [클래스 0일 확률, 클래스 1일 확률]의 형태로 예측 확률을 제공합니다. 이 함수는 특히 예측의 불확실성을 평가하거나 확률 기반 의사 결정을 필요로 할 때 유용합니다.

다음 답변에서는 두 함수의 차이점과 적절한 사용 상황에 대한 설명이 제공됩니다:

• rf.predict와 rf.predict_proba 차이: 이 답변에서는 언제 predict 함수를 사용하고 언제 predict_proba를 사용해야 하는지에 대한 구체적인 예와 설명이 포함되어 있습니다. 문제의 상황에 따라 확률적 결과가 필요한 경우 predict_proba를 사용하고, 단순히 가장 가능성이 높은 클래스를 결정할 때는 predict를 사용합니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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