7회 작업형3 문제 1-3 질문
문제에는 gender가 1인 확률이라고 명시하지 않았는데 왜 model.predict(test)<0.5하면 왜 틀리나요?
답변 2
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기본적으로 확률값이 0.5보다 크면 1이라고 분류하고 있어요!
0.5는 스레스홀드(임계값)이고 만약 문제에서 특정 임계값을 명시했다면 0.5가 아닌 다른 임계값을 작성해 주면 됩니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
김대현님께서 질문하신 사항은 로지스틱 회귀 모델 사용 시 예측 확률값에 대한 분류 기준을 이해하는 데 관한 것입니다. 로지스틱 회귀에서는 예측값이 확률로 나타납니다. 이때, 기본적으로 0.5를 기준 값(threshold)으로 사용하여 클래스(여기서는 gender)를 분류합니다.
model.predict(test) > 0.5이라는 조건은 모델이 예측한 값이 0.5보다 큰 경우 True(1)로, 아닌 경우 False(0)로 분류하겠다는 의미입니다. 이는 해당 확률이 50%를 넘기면 1(예: 남성)로 분류하고, 그 이하면 0(예: 여성)으로 분류하는 것입니다.
아래의 링크에서 유사한 문의와 답변이 있어 참고하시면 도움이 될 것 같습니다:
상기 내용은 로지스틱 회귀 모델의 일반적인 동작 방식에 대한 설명입니다. 예측 결과가 틀리게 나오는 이유는 잘못된 threshold 설정 또는 모델 학습 과정에서의 오류일 가능성도 있으므로 코드와 데이터 설정을 다시 확인해 보시는 것이 좋습니다.
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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