6회 기출 2번

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 96dudwl님, 질문해주신 내용은 머신러닝 모델 성능 평가에 사용되는 f1_score 함수의 사용법에 관한 것입니다.

지금 작성하신 코드에서 f1_score라는 문자열(print(f1_score))을 출력하고 있기 때문에 <function f1_score at 0x...> 같은 함수 객체에 대한 정보가 출력됩니다. f1_score는 사이킷런(sklearn) 라이브러리에서 제공하는 함수로, 모델의 예측 결과를 평가하는 데 사용됩니다. 여기서 중요한 점은 f1_score 함수를 호출하여 반환된 값을 출력해야 한다는 것입니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import f1_score

model = RandomForestClassifier(random_state=0)

model.fit(X_tr, y_tr)
pred = model.predict(X_val)

# f1_score를 계산하고 그 값을 올바르게 출력하려면 아래와 같이 변경하세요.
f1_score_value = f1_score(y_val, pred, average='macro')
print(f1_score_value)

이렇게 수정하면 f1_score의 실제 값이 f1_score_value 변수에 저장되고, print(f1_score_value)로 올바른 F1 스코어 값이 출력될 것입니다.

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