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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

캐글 작업형3 updated 2024.06 문제

해결된 질문

169

yb

작성한 질문수 19

0

문제 1-2 accuracy를 구하는 문제를 저는 다음과 같이 풀었습니다.

from statsmodels.formula.api import logit

model = logit('purchase~income', data=train).fit()

target = test.pop('purchase')

pred = model.predict(test) > 0.5

from sklearn.metrics import accuracy_score

print (round(accuracy_score(target, pred),3))

 

답은 0.507로 동일하게 나오는 것 같습니다.

다음과 같이 풀어도 문제 없는걸까요?

그리고 pred = model.predict(test) > 0.5에서 '>0.5'의 역할은 무엇인지 다시 한번 설명해 주실 수 있을까요?

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

네, accuracy_score도 기본적으로 0.5를 기준으로 0또는 1로 분류하고 있어요!

예측모델은 확률값을 예측하고 스레스홀드(0.5가 기본값)을 기준으로 클래스를 분류해요

그 코드를 구현한 내용입니다.

 

작업형1에서 조건문과 똑같이 생각해주세요

로지스틱회귀, 회귀

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