작성한 질문수 6

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1 이 코드는 검증 데이터를 나누지 않은 기초 코드로 평가지표를 검증할 데이터가 없어 생략했습니다:)

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0 1 2는 출력시 자동으로 붙은 인덱스 숫자이지 직접 넣은 값이 아니에요!

최근엔 예측 값만 제출 받고 있습니다 🙂

아마 아직 정리되지 않은 상태여서 그런 것 같습니다 뒤에 강의에서 작업형2는 계속 반복하고 있으니 걱정하지 마시고

뒤에 기출문제와 팁 파트: 작업형2 한가지로 풀기 강의까지

보신 후 캐글로 가는 것을 추천드릴게요:)

응원합니다💪💪

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

worrb1님께서 캐글의 작업형 2 예상 문제 중 당뇨병 여부 문제에 대해 질문 주셨습니다. 해당 문제에서 ROC AUC 평가 지표에 대한 언급이 없고 결과물에 인덱스 처리에 대한 의문이 있으신 것 같습니다.

첫 번째로, ROC AUC 평가에 대한 부분인데요, ROC AUC는 이진 분류에서 모델의 성능을 평가하는 중요한 지표입니다. 이 지표는 예측 모형의 정확성을 판단하기 위해 널리 사용되며, 특히 확률값을 이용해 예측 결과를 평가할 때 유용합니다. 당뇨병 여부 문제 풀이에 ROC AUC에 대한 언급이 없었다면, 모델의 성능 평가방법 또는 예시에서 빠졌을 가능성이 높습니다. 일반적으로 머신러닝 문제를 접근할 때 ROC AUC를 고려하여 predict_proba 함수를 통해 확률값을 산출하고 이를 기반으로 성능을 평가하는 것이 바람직합니다. Roc_auc_score가 중요한 예시 문제나 질문으로는 예시문제 작업형2(신버전) 예측컬럼과 체험 2유형 문제 질문에서 확인할 수 있습니다.

두 번째로, 결과물의 인덱스에 대한 질문입니다. Kaggle에서 제출하는 결과물의 경우, 평가에 사용되는 데이터에 맞는 형식을 갖추는 것이 중요합니다. 일반적으로 제출물에는 각 샘플에 대한 유니크 아이디가 포함되어야 한다면 그에 맞게 ID 값을 포함하여 제출하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 평가 시스템이 제출한 예측값과 원본 데이터를 손쉽게 매칭할 수 있습니다.

관련하여 유사한 질문으로는 예시문제 작업형2(신버전) 질문 등이 있습니다.

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.