roc_auc 검증과 cross_val_score은 같이 쓸 필요가 없죠??
roc_auc 검증과 cross_val_score은 같이 쓸 필요가 없죠??
둘다 성능 평가를 하는 것으로 이해가 돼서 둘 중에 한개를 진행하면 되겠죠?
roc_auc는 데이터 분할 train_test_split이 필요하고, cross_val_scroe은 필요 없고, fit에 fit(x_tr, y_tr) 생략하고 바로 test 값을 rf.predict(test)로 예측해서 제출하면 되는 걸까요?
답변 1
0
질문이 조금 틀린 부분이 있어요
cross_val_score도 roc_auc 똑같은 평가지표로 평가합니다.
다만 데이터를 분할하는 방식이
홀드아웃 (1번만 분할): train_test_split -> 별도로 roc-auc평가
크로스밸리데이션 (K번 분할) : cross_val_scroe -> 함수 내에서 평가
이 있어요!
train_test_split로 준비하시죠!!!
원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat
0
12
2
제2유형 질문입니다.
0
23
2
C()
0
19
2
작업형 2에서 strafity 적용 유무
0
27
2
수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.
0
21
1
ols
0
22
2
2유형 작성관련 질문(일반 심화)
0
22
2
2유형 작성관련 질문
0
19
2
2유형 object컬럼 개수 다르면
0
23
2
코딩팡질문이요ㅠㅠ
0
23
2
관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.
0
13
2
작업형2 ID 컬럼 삭제 질문
0
23
2
2유형 작성관련 질문
0
21
2
memoryerror 질문
0
18
2
작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?
0
22
1
ID 삭제 필수 인가요?
0
19
3
7회 기출문제 작업형1번 df 변환 후 저장되는 방식 질문
0
16
2
3 유형 귀무가설, 대립가설
0
21
2
인코딩 관련 질문 있습니다
0
24
2
작업형3 이원분산분석 sm에서불러오기 / anova_lm 차이
0
29
2
2유형 원핫인코딩 오류
0
24
2
시험장에서 주석 단축키 안될 때 많나요?
0
29
2
라벨인코딩 방식
0
29
2
test 재학습 관련
0
19
2