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predict

• 분류: 클래스를 예측합니다 (사과, 딸기, 포도...)

• 회귀: 연속형 값을 예측합니다

predict_proba

• 분류에서 평가지표가 roc-auc일 때만 사용합니다. 확률값을 예측해요

  
  예를 들어, 스팸이 아닐 확률과 스팸일 확률을 예측하게 됩니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김라의님.

predict와 predict_proba의 차이를 이해하는 것은 머신러닝 분류 모델을 정확하게 사용하는 데 중요한 부분입니다. 두 함수는 각각 다른 형태의 예측 결과를 제공합니다.

1. predict 함수

• 기능: 각 데이터 포인트에 대해 예측된 클래스 레이블을 반환합니다.
  
• 결과: 이진 분류 문제에서는 0 또는 1과 같은 클래스 레이블을 반환하며, 다중 클래스 분류에서는 각 샘플에 대해 하나의 클래스 레이블을 반환합니다.
  

2. predict_proba 함수

• 기능: 각 클래스에 대한 예측 확률을 반환합니다.
  
• 결과: 이진 분류에서는 각 샘플에 대해 두 개의 확률 (0 클래스와 1 클래스에 속할 확률)이 반환됩니다. 다중 클래스 분류에서는 각 클래스에 대한 확률이 반환됩니다. 이 함수는 특히 ROC AUC(Receiver Operating Characteristic - Area Under Curve)와 같은 평가 지표를 사용할 때 유용합니다.
  

따라서, 사용 사례에 따라 어떤 함수가 적절한지 선택해야 합니다. 예를 들어, 단순히 분류 레이블이 궁금하다면 predict를 사용하고, 더 높은 정밀도를 요하는 평가가 필요하다면 predict_proba를 사용하는 것이 좋습니다.

유사한 질문에 대한 지식공유자의 답변을 참고해 보세요:
- “선생님 4회 기출 문제 작업형2에서요”에서 설명된 predict와 predict_proba의 차이
- “rf.predict와 rf.predict_proba 차이” 대한 답변

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.