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네 맞습니다 문제에서 특별한 지시가 없다면 1확률값을 제출하면 됩니다

회귀도 같아요 예시가 100 200 300으로 나오더라도 예측을 하면 소수점이 나와요 그대로 제출하면 됩니다 반올림할 필요없어요

시험 잘 보고 오세요

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

장한문님께서 질문하신 주제는 작업형 2 문제에서 roc_auc_score 평가 지표를 사용할 때, 예측 확률(1일 확률값)을 제출하는 것이 적절한지에 대한 것입니다. 먼저, ROC AUC는 이진 분류에서 모델의 성능을 평가할 때 확률 값을 사용하는 평가지표입니다. 따라서 1의 확률값을 제출하는 것이 일반적인 방식이며, 모델의 성능을 보다 정확하게 평가할 수 있습니다.

이에 대해 더 구체적인 설명과 답변은 기존 유사한 질문들을 참고하여 제공드리겠습니다:

1. 예시문제 작업형2(신 버전) 제출값 궁금합니다: 이 질문에서 지식 공유자는 ROC AUC 평가를 위해 확률값 제출이 더 바람직하다고 설명하며, 예시 파일의 형식은 혼란을 줄 수 있지만, 평가 기준에 맞춰 확률값으로 제출하는 것이 좋음을 강조했습니다.

2. 예시문제 작업형2(신 버전): 이 질문에서는 ROC AUC가 확률 기반의 수식으로 계산되므로, predict_proba로 얻은 확률값을 제출하는 것이 맞다고 안내하였습니다. 예시 파일의 0, 1 결과값은 단지 형식일 뿐, 확률값이 평가에 적절한 이유를 설명합니다.

이러한 답변들에서 공통적으로 강조하는 점은 ROC AUC 평가 지표를 사용할 경우, 확률 값(predict_proba로 산출한 1의 확률)을 제출하는 것이 표준적이며, 가장 적합한 접근 방식이라는 것입니다.

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.