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네 roc_auc 일때만 pred_proba 로 사용하고 나머지는 predict로 예측합니다.

평가는 필수는 아니에요 🙂 자체 검증용 입니다.

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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.

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.