y_test로 실제 채점을 해보려는데 오류가 나네요 ㅠ어디가 문제... - 인프런

import pandas as pd
train=pd.read_csv("train.csv")
test=pd.read_csv("test.csv")
print(train.shape)
print(test.shape)
train.info()

cols=train.select_dtypes(include="O").columns
cols
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
le = LabelEncoder()
for col in cols:
  train[col] = le.fit_transform(train[col])
  test[col] = le.transform(test[col])
target=train.pop("TravelInsurance")
#데이터분할하기
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=2022)
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(n_estimators=800,max_depth=9,random_state=2022)
model.fit(X_tr,y_tr)
pred=model.predict_proba(X_val)
from sklearn.metrics import roc_auc_score
print(roc_auc_score(y_val,pred[:,1]))
pred=model.predict_proba(test)
print(test.shape)
print(pred.shape)
submit= pd.DataFrame({
    "index":test.index,
    "pred" :pred[:,1]
})
submit.to_csv("9999.csv",index=False)
y_test=pd.read_csv("y_test.csv")
roc_auc_score(y_test,pred)

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이선희님의 질문에 답변드리겠습니다.

현재 코드에서 roc_auc_score(y_test,pred) 에서 오류가 발생하는 이유는, pred의 형태와 y_test의 형태가 다르기 때문일 가능성이 큽니다. 추가적으로 모델의 예측값과 실제 타겟 값의 형식이 맞지 않을 때도 문제가 발생할 수 있습니다.

기본적으로 roc_auc_score 함수는 예측 확률(pred)와 실제 타겟 값(y_test)을 요구합니다. 따라서 y_test가 이진 라벨(0과 1)의 형태여야 하고 pred도 이진 확률로 제공됩니다.

아래는 문제를 해결하기 위한 몇 가지 확인 사항과 조정 방법입니다:

타겟 변수 형태 확인:
- y_test 파일을 읽어서 인덱스와 라벨인지를 확인하세요. 만약 y_test가 실제로 라벨로 되어 있다면, 로드할 때 인덱스를 제외하고 데이터만 불러오도록 해야 합니다.
- 예를 들어, y_test=pd.read_csv("y_test.csv", usecols=["Target_Column_Name"]) 처럼 특정 컬럼만 불러올 수 있습니다.
데이터 프레임 크기 일치 확인:
- test 및 pred의 차원이 예상대로인지 확인하세요. pred의 shape가 test의 shape와 일치하는지 확인하세요.
- 만약 pred의 차원이 test의 샘플 수와 맞지 않는다면, 모델이 잘못된 개수의 클래스에 대해 예측을 하고 있을 수 있습니다. 이는 주로 데이터 전처리 단에서 train과 test가 동일한 피처 집합을 가지고 있지 않아서 발생할 수 있습니다.
컬럼 일치 여부:
- train과 test 데이터 셋이 np.unique 컬럼 세트를 가지고 있는지, 이를 확인하고 ensure train/test column congruence를 유지하세요.

다음 유사한 문제 해결에 대한 질문을 참고하여 보다 깊이 있는 이해를 할 수 있습니다:

작업형2 모의문제1 에서 오류가 발생하는데 원인을 모르겠습니다.

이 게시글에서는 매우 비슷한 문제를 다루고 있으며, 데이터 전처리에 있어 주의할 점을 잘 설명하고 있습니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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