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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출 2회 작업형 2 오류 pred[:,1]

해결된 질문

164

tlstlsgl

작성한 질문수 4

0

해당 오류가 뜨는 이유는 무엇일까요,,?

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state=0)
rf.fit(X_tr,y_tr)
pred = rf.predict_proba(X_val)
from sklearn.metrics import roc_auc_score
print(pred)
print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))

[array([[0.  , 0.  , 0.  , ..., 0.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 0.  , 0.01, ..., 0.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 0.  , 0.  , ..., 0.  , 0.  , 0.  ],
       ...,
       [0.  , 0.01, 0.  , ..., 0.  , 0.  , 0.  ],
       [0.  , 0.  , 0.  , ..., 0.01, 0.  , 0.  ],
       [0.  , 0.  , 0.  , ..., 0.  , 0.  , 0.  ]]), array([[0.  , 1.  ],
       [0.5 , 0.5 ],
       [0.71, 0.29],
       ...,
       [0.03, 0.97],
       [0.71, 0.29],
       [0.19, 0.81]])]
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-e325cda04cf0> in <cell line: 3>()
      1 from sklearn.metrics import roc_auc_score
      2 print(pred)
----> 3 print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))

TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 1

0

퇴근후딴짓

어떤 데이터인가요? pred[:,1] 했는데도 2개씩 나온 것 봐서는 이진분류가 아닌 다중분류일 가능성이 있을 것 같네요

다중분류는 roc-auc로 나오진 않을거에요! 예측 컬럼이 1개라고 응시가이드에 출제되어 있습니다.

3번문제 등분산 가정

0

7

1

작업형3 target 형 변환 질문

0

8

1

[작업형1] 연습문제 섹션1 ~ 10 의 section4

0

7

2

원핫인코딩과 레이블 인코딩에서 concat

0

21

2

제2유형 질문입니다.

0

27

2

C()

0

25

2

작업형 2에서 strafity 적용 유무

0

29

2

수강 기간 연장 가능 여부 문의드립니다.

0

30

1

ols

0

27

2

2유형 작성관련 질문(일반 심화)

0

24

2

2유형 작성관련 질문

0

23

2

2유형 object컬럼 개수 다르면

0

28

2

코딩팡질문이요ㅠㅠ

0

23

2

관찰값과 기대값의 개념이 헷갈립니다.

0

15

2

작업형2 ID 컬럼 삭제 질문

0

25

2

2유형 작성관련 질문

0

21

2

memoryerror 질문

0

19

2

작업형 유형2 이렇게 고정 템플릿으로 가져가도 될까요?

0

24

1

ID 삭제 필수 인가요?

0

22

3

7회 기출문제 작업형1번 df 변환 후 저장되는 방식 질문

0

20

2

3 유형 귀무가설, 대립가설

0

22

2

인코딩 관련 질문 있습니다

0

26

2

작업형3 이원분산분석 sm에서불러오기 / anova_lm 차이

0

33

2

2유형 원핫인코딩 오류

0

24

2