2회기출, 제2유형
기출2회, 제2유형의 해설 관련
저는 아래 랜포사용해서 진행했는데,
아래와 같이 predic_proba 사용했으므로
1차원 배열로 바꿔줘야하나요?
DataFrame
'pred' : pred[:,1] 해줘야 1차원으로 변경되는지 문의드립니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
rf = RandomForestClassifier(random_state = 0)
rf.fit(x_tr, y_tr)
pred = rf.predict_proba(test)
test_ID = test.pop('ID')
submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]})
submit.to_csv('result.csv', index=False)
# 랜덤포레스트
model = RandomForestClassifier(random_state=2022)
model.fit(X_tr, y_tr)
pred = model.predict_proba(X_val)
print(roc_auc_score(y_val, pred[:,1]))답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wlysh999님께서 질문하신 predict_proba 메소드와 관련하여, 이진 분류 문제에서 특정한 열을 선택해야 하는 이유에 대해 답변 드리겠습니다.
predict_proba 메소드는 각 클래스에 속할 확률을 예측하여 반환합니다. 이진 분류 문제에서는 일반적으로 두 개의 클래스(0과 1)가 있으며, pred 출력은 두 개의 열로 구성됩니다. 첫 번째 열 pred[:,0]은 첫 번째 클래스(‘0’)에 속할 확률을, 두 번째 열 pred[:,1]은 두 번째 클래스(‘1’)에 속할 확률을 의미합니다.
이 경우, 목표는 ‘Reached.on.Time_Y.N’ 클래스에 대한 예측 확률을 제출하는 것이므로, pred[:,1]을 사용하는 것이 적절합니다. 이를 통해 예측된 두 번째 클래스의 확률을 1차원 배열로 가져올 수 있습니다. 따라서, submit = pd.DataFrame({'ID' : test_ID, 'Reached.on.Time_Y.N' : pred[:,1]}) 코드가 맞습니다.
이전에 논의된 유사한 내용으로는 다음 링크를 참고하시면 도움이 될 것입니다:
- 2회 작업형 2번 pred 질문 입니다.
위 링크에서는 predict_proba에서 특정 클래스를 선택하는 이유와 맥락을 설명합니다. 질문자님의 이해에 도움이 될 수 있을 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.
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