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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

5-3 작업형 2 모의. 평가지표 값이 전부 1 나옴

해결된 질문

202

빅분기수강생

작성한 질문수 22

0

선생님 안녕하세요.

5-3 강의보면서 따라하는데

roc_auc, f1, 정확도

평가지표 값이 전부 1로 나옵니다.... 검증 데이터 분리까지 똑같이 따라 했고요

(random_state = 값은 동일하게만 주면 된다고 해서 전 그냥 다 100으로 놓고 했습니다)

 

일단 작성한건 아래와 같고요

# 랜덤포레스트    ROC-AUC, 정확도(Accuracy), F1

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import f1_score, accuracy_score, roc_auc_score


rf = RandomForestClassifier(random_state=100)
rf.fit(X_tr,y_tr)
pred_rf = rf.predict(X_val)
proba_rf = rf.predict_proba(X_val)

print(roc_auc_score(y_val,proba_rf[:,1]))    # "ROC_AUC:",
print(f1_score(y_val,pred_rf))                    # "F1:",
print(accuracy_score(y_val,pred_rf))        # "Accuracy:",

결과 값은 다

1.0

1.0

1.0

으로 나오는데... 이거 뭔가 잘못 된거 같은데, 뭘 잘못한걸까요...?

 

 

 

 

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

데이터가 매우 작은 형태라

극단적인 결과가 나올 수도 있기는 합니다만

데이터 분리는 어떻게 했을까요?

분리된 데이터 각 shape과 X_train.head()를 확인시켜주실 수 있을까요?

0

빅분기수강생

전처리& 피처엔지니어링

trian = train.drop("id",axis=1)
test_id = test.pop("id")

test.head()

검증 데이터 분리

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(train.drop("output",axis=1),train["output"],test_size=0.15,random_state=100)

이렇게 한 다음 위의 작성글 처럼 랜덤포레스트 돌렸습니다

 

 

0

퇴근후딴짓

네, 코드상에 큰 문제는 보이지 않습니다. 다른 데이터로도 이런 현상이 발생되면 문제가 있지만 아니라면 데이터로 인해 발생한 것 같아요!

로지스틱회귀, 회귀

0

29

2

회귀 문제를 풀때 질문입니다.

0

33

1

불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,

0

46

2

실기 체험 제2유형 에러 문의

0

35

1

LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요

0

35

2

3번문제 등분산 가정

0

35

2

작업형3 target 형 변환 질문

0

30

2

[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4

0

23

3

원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat

0

44

2

제2유형 질문입니다.

0

39

2

C()

0

36

2

작업형 2에서 strafity 적용 유무

0

44

2

수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.

0

46

1

ols

0

36

2

2유형 작성관련 질문(일반 심화)

0

31

2

2유형 작성관련 질문

0

30

2

2유형 object컬럼 개수 다르면

0

37

2

코딩팡질문이요ㅠㅠ

0

37

2

관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.

0

19

2

작업형2 ID 컬럼 삭제 질문

0

39

2

2유형 작성관련 질문

0

27

2

memoryerror 질문

0

21

2

작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?

0

37

1

ID 삭제 필수 인가요?

0

33

3