3-5 분류 강의에서 마지막 평가 항목
94
작성한 질문수 2
마지막 27분 경에 설명해 주신 평가 항목 코드에서
from sklearn.metrics import roc_auc_score y_test = pd.read_csv("y_test.csv") ans = (y_test['income'] != '<=50K').astype(int) print(len(ans), len(pred)) roc_auc_score(ans, pred[:,1])
길이가 서로 맞지 않아 오류가 뜨는데 y_test 대신에 y_val를 쓰는 것이 맞는 걸까요?
답변 2
1
질문에 있는 pred이 어떤것을 구해졌는지 확인할 수가 없는데
추측컨데 X_val로 예측해서 길이가 맞지 않는 문제가 발생한 것으로 보여요
test를 예측해주세요!
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. TAKKUN님.
이 질문은 서로 다른 데이터셋의 길이 차이로 인해 발생하는 오류에 대한 것입니다. roc_auc_score 함수는 예측값과 실제값의 길이가 일치해야 정확히 평가가 가능합니다.
현재 사용하고 계신 코드에서 y_test와 pred의 길이가 일치하지 않는다는 오류가 발생하고 있습니다. 이 경우에는 y_val와 pred의 길이가 동일해야 하므로 y_val을 사용하는 것이 맞을 수 있습니다.
관련된 질문과 답변들은 아래 링크를 참고하시기 바랍니다:
“4회 기출 유형(작업형2) 질문”: ROC-AUC 평가에서 다중 클래스의 사용에 관한 부분을 다루고 있습니다.
“test_data로 평가할 때 pred 행 개수와 test 행개수 틀림”: ROC 평가 함수 적용 시 행의 수 불일치 오류에 대한 해결책을 확인할 수 있습니다.
또한, roc_auc_score(y_val, pred[:,1])에서 pred[:,1]를 사용하는 이유는 예측 확률 중 양성 클래스(1에 해당하는 클래스)의 확률을 선택하기 위함입니다. 이 부분이 오해를 줄 수 있으니 평가 시 선택한 클래스의 확률 값을 맞춰주시길 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
수강 연장 문의드립니다.
0
32
2
강의 연장 문의
0
34
2
수강 신청 연장 문의드립니다.
0
49
2
작업형 1번문제... 환경관련
0
32
2
12회 기출은 언제 업데이트 될까요??
0
40
2
8/6 작성한 연장문의 질문글에 대한 재요청
0
39
2
수강기간 연장 문의
0
41
2
수강기간 연장문의
0
37
2
수강기간 연장 요청 문의드립니다
0
38
2
수강 기간 연장 문의
0
47
2
수강연장 가능 문의 (기간 약 한달반)
0
60
2
수강기간 연장 가능할까요 선생님
0
74
2
Section15. 수업에 사용하는 데이터 주소가 다 보이지 않아서 실습을 위한 데이터를 다운 받지 못하고 있습니다.
0
56
3
수강연장요청 문의
0
92
2
아무래도 다음 시험 연장은 어렵겠죠?
0
110
2
빅분기 12회 결과 관련 문의
0
114
1
책이랑 강의랑 순서나 예제가 다른것 같네요
0
83
2
수강연장 문의
0
107
2
재검토 요청 방법 좀 알려주셔요...-.-;;
0
108
2
12회 실기 질문(작업형 2)
0
94
2
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
67
1
강의 연장 문의
0
101
2
출력값 질문
0
74
2
수업노트가 어디에 있나요?
0
64
1