roc_auc_score 오류

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다중분류는 roc_auc_score 적용방식이 달라요!

출제 가능성이 낮아 알려드리지 않았습니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님!

roc_auc_score 함수에서 발생한 오류는 다중 분류 문제를 처리하는 방법에 대한 설정이 부족하여 발생한 것입니다. 다중 분류 문제에서 ROC AUC 점수를 계산할 때, multi_class 파라미터를 설정하여 다중 클래스 처리 방식을 지정해야 합니다.

문제의 원인:

multi_class 파라미터는 다중 클래스 데이터를 평가할 방법을 지정합니다. 'ovo' (one-vs-one)와 'ovr' (one-vs-rest) 옵션을 선택할 수 있습니다. 이 옵션은 클래스 간의 비교 방식을 정의합니다.

해결 방법:

roc_auc_score 함수를 호출할 때 multi_class 파라미터를 명시적으로 설정해야 합니다. 다음과 같이 사용해 주세요:

from sklearn.metrics import roc_auc_score

roc_auc_score(y_val, pred, multi_class='ovo')
roc_auc_score(y_val, pred, multi_class='ovr')

위의 코드는 다중 클래스를 처리할 때, ovo 또는 ovr 중 하나를 선택하여 다중 클래스 문제를 해결할 수 있습니다.

더 자세한 설명은 아래의 유사 질문 링크를 참고해 주세요:
- roc_auc_score 오류multi_class must be in (‘ovo’, ‘ovr’) 해석 및 해결 방법 문의 드립니다

오류 이미지:

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