roc_auc 결과 값 문의
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!
질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요
먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세
위와 같이 실행했는데 baseline roc_auc가 높게 나옵니다 그리고 y_test 실행결과 label과 점수가 비슷합니다. 어떤 이유일때문일까요?
답변 2
0
작업형1과 3은 명확한 정답이 있는 문제입니다.
작업형2에서 머신러닝은 랜덤적인 요소가 있어요 🙂
100개중에 80개 정도 맞추는 모델을 만들 수 있는거지 모두가 딱 80개를 맞추는 것은 아님
따라서 평가지표로 평가를 해요! 저와는 차이가 있을 수 있어요!
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 빅분기실기가즈아님.
질문을 주신 내용을 바탕으로 모델의 성능 평가 및 roc_auc_score에 관한 답변을 드릴 수 있도록 하겠습니다. 첨부해주신 코드와 설명을 참고했을 때, 다양한 roc_auc 값이 나오는 이유는 여러 가지 요인이 있을 수 있습니다.
데이터 셋의 차이: baseline으로 사용하신 데이터와 테스트 데이터를 기반으로 평가한 결과 값이 서로 다를 수 있습니다. 데이터가 실제로 다르다면 당연히 roc_auc 값도 달라질 수 있습니다.
모델 파라미터 및 전처리 차이: 다른 설정의 모델 파라미터나 전처리 과정에 의해 결과가 영향을 받을 수 있습니다. 예를 들어, 학습에 사용한 데이터의 특성이 다르거나, 샘플링 방법, 하이퍼파라미터 설정 등이 달라진다면 결과도 달라질 것입니다.
One-hot Encoding 여부: 언급하신 대로 one-hot 인코딩이나 다른 인코딩 방법의 차이로 인해 모델의 입력 데이터에 차이가 생기게 되고, 이는 모델의 성능 평가에 직접적인 영향을 줄 수 있습니다.
위의 사항을 고려하여, 모델 학습 및 평가 시 사용한 데이터, 설정, 코드 등을 다시 한번 점검해 보시는 것을 권해 드립니다. 유사한 문제가 기존에도 논의되었으니, 다음 링크들을 참고하시기 바랍니다. 이는 추가적인 이해를 돕기 위해 관련 예제와 설명을 포함하고 있습니다.
- 2회기출 유형 작업형 2번 질문있습니다. 학습 설정 및 결과 차이에 대한 설명이 포함된 게시물입니다.
- 3회기출 유형 작업형 2번 질문있습니다. pred와 roc_auc 평가에 관련된 내용이 제공됩니다.
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.
빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의
0
5
1
데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2
0
11
1
단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정
0
20
2
강의자료 다운로드 여부
0
18
1
문제에 첨부된 예시와 실제 출력된 샘플 비교
0
15
2
원핫 인코딩 관련
0
26
2
타겟 분리
0
22
2
Id 삭제
0
25
2
roc_auc_score 질문: 작업형2 모의문제3 09분 48초
0
23
2
원핫인코딩 코드 질문
0
22
2
map 함수 사용 필수적인가요
0
31
2
수강 기한 연장 문의드립니다.
0
39
2
34강 평가지표
0
32
2
103강 작업2형 전처리(레이블인코딩 부분) 오류
0
23
3
작업형1_section14 문의
0
20
2
작업형1_연습문제 7번 관련입니다.
0
24
2
데이터 프레임 슬라이싱 혹은 데이터 선택하기가 어렵습니다.
0
22
2
크로스 밸리데이션 질문
0
25
2
로지스틱 회귀분석 질문
0
26
2
수치형 데이터만 선택하여 푸는 경우에 오답확률이 높아질까요?
0
31
2
2유형 object 컬럼 인코딩 관련 질문
0
44
2
하이퍼파라미터 변수
0
35
2
52강 이원분산분석
0
32
2
실제시험환경에서 작업형1,2,3의 문제풀이 순서
0
39
2