모델링 및 평가(분류)
안녕하세요.
모델링 및 평가(분류) 편 강의 보다가 문의드립니다.
평가를 할 때 y_test 데이터가 등장하는데요.
실제 문제를 받을 때는 y_test데이터가 없었는데,
accuracy score를 매겨보는건 제가 시험환경에서 해야 할 작업은 아닌걸까요 ?
답변 2
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네 맞습니다. y_test 데이터가 없는 것이 맞아요!
초기 학습과정에 채점을 위해서 넣어둔 데이터입니다.
(시험에서는 train데이터를 X_train과 X_val로 나눠서 검증하게 됩니다.)
이후 기출 문제를 풀 때는 이부분 없이 진행하게 되어요!!
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
aprilminji님의 질문에 대해서 당신이 참고할 수 있는 관련 정보를 찾았습니다. 작업형2 시험에서 모델링 및 평가(분류) 과정에 대한 궁금증을 해소할 수 있을 것 같습니다.
작업형2의 목적은 미리 분류된 테스트 데이터(y_test)를 사용하여 모델을 평가하는 것이 아니라, 주어진 테스트 데이터(x_test)에 대해 예측값을 생성하고, 그 예측값을 제출하는 것입니다. 따라서, 실제 시험 환경에서는 y_test 데이터가 제공되지 않습니다. 평가 지표를 사용하여 성능을 확인하는 과정은 개발 과정 중에 모델을 훈련하고 검증할 때 사용되며, 시험에서는 최종적으로 생성된 예측값을 제출하는 폼으로 진행됩니다.
아래에 관련된 정보가 담긴 답변의 링크를 첨부드립니다. 이 답변들은 모델 평가 방법과 평가 지표 사용에 대한 이해를 돕고, 위에서 언급한 내용을 더 구체적으로 설명하고 있습니다:
- “작업형2 시험장에서 제출할때” - 실제 시험 환경에서 작업형2 문제를 푸는 방식에 대한 설명이 포함되어 있습니다. 여기서 작업형2 평가는 생성된 csv 파일로 진행된다는 점을 강조했습니다. 즉, 평가 지표를 사용하여 성능을 평가하는 코드를 포함시켜도 되지만, 최종 점수는 제출된 예측값(csv 파일)에 근거하여 매겨집니다.
이 정보가 aprilminji님의 궁금증을 해소하는 데 도움이 되길 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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