인프런 커뮤니티 질문&답변

네 roc_auc 일때만 pred_proba 로 사용하고 나머지는 predict로 예측합니다.

평가는 필수는 아니에요 🙂 자체 검증용 입니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Q1님.

ROC-AUC는 이진 분류 문제에서 모델의 성능을 평가하기 위한 중요한 지표입니다. 이 경우 실제로 predict_proba()를 사용하여 확률 값을 제출하는 것이 일반적입니다. 이는 모델이 양성 클래스에 대한 확률을 제공하며, 모델의 예측 성능을 더 잘 평가할 수 있습니다.

여기서는 ROC-AUC 평가지표가 사용되는 상황에서는 predict() 대신 predict_proba()를 통해 확률 값을 사용하는 것이 권장되며, 이는 성능 차이를 발생시킬 수 있기 때문입니다.

아래의 링크를 통해 유사한 질문과 답변을 확인하시기 바랍니다:
- predict_proba 와 predict
- 작업유형2(신버전) pred 결과값 문의

평가지표가 다른 경우에도 predict()와 predict_proba()의 선택은 중요할 수 있습니다. 각 경우에 따라 성능을 확인하고, 지표에 맞춰 해당 함수를 적절히 사용하는 것이 좋습니다.

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