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wsyang

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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출(작업형2) 한 가지 방법으로 풀기

f1 스코어 시 에러 문의

해결된 질문

작성

# f1 스코어
from sklearn.metrics import f1_score
print(f1_score(y_val, pred))

ValueError: Target is multiclass but average='binary'. Please choose another average setting, one of [None, 'micro', 'macro', 'weighted'].

영상에서는 바로 출력되던데, 이것은 무슨 오류인가요

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 2

퇴근후딴짓

지식공유자

다중분류일 때는 average= 설정이 필요합니다. 아래 답변 참고

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

wsyang님이 질문하신 f1_score 사용 시 발생하는 오류는 멀티 클래스 문제에서 자주 접하는 문제입니다. 이 오류는 f1_score 함수의 average 매개변수를 적절히 설정하지 않아서 발생합니다. 멀티 클래스 문제에서는 binary가 아닌 적절한 average을 설정해야 합니다.

오류의 원인

binary로 설정되는 경우 이진 분류 문제를 대상으로 하기 때문에 다중 클래스 문제에서는 이 오류가 발생합니다.

해결 방법

f1_score 함수를 사용할 때, average 매개변수를 다음 중 하나로 설정할 수 있습니다:

micro: 전체 긍정 예측, 부정 예측을 계산하여 평가합니다.
macro: 각 클래스에 대한 평가 지표를 독립적으로 계산하고, 산술 평균을 구합니다.
weighted: 각 클래스에 대한 평가 지표를 계산하고, 각 클래스가 나타나는 빈도에 따라 가중 평균을 구합니다.
None: 각 클래스에 대한 F1 점수를 배열로 반환합니다.

다음은 이를 활용한 코드 예시입니다:

from sklearn.metrics import f1_score
print(f1_score(y_val, pred, average='macro'))  # 'micro', 'weighted' 또한 가능합니다.

추가 참고 문서

유사한 문제에 대한 논의와 해결 방법을 적시한 기존의 질문과 답변을 참조하시면 도움이 될 것입니다:

기출유형 4회 작업형2 f1_score 평가: 여기에서는 f1_score의 average 옵션 설정에 대한 상세한 안내가 포함되어 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.

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