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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 이웅재님.

랜덤포레스트 모델을 사용한 평가 과정에서 predict와 predict_proba의 사용 차이에 대해 혼란스러우실 수 있습니다. 각각 사용되는 상황에 대해 설명드리겠습니다.

• predict 메서드는 모델이 각 데이터 포인트에 대해 가장 가능성이 높은 클래스를 예측한 값을 반환합니다. 이는 최종적으로 클래스 레이블(예: 0 또는 1)을 할당할 때 사용됩니다.

• predict_proba 메서드는 각 데이터 포인트에 대해 각 클래스에 속할 확률을 반환합니다. 즉, 모델이 각 클래스에 대해 얼마나 확신하는지를 나타냅니다. 이는 주로 ROC-AUC와 같은 지표를 계산할 때 유용합니다.

두 방법 모두 예측을 위한 것이지만, ROC-AUC와 같은 확률 기반의 성능 지표를 사용할 때는 predict_proba를 통해 얻은 확률을 사용하는 것이 일반적입니다. 이는 모델이 예측한 확률 값에 기반하여 성능을 평가하기 때문입니다.

따라서 roc_auc_score(y_val, pred_proba[:,1])는 실제 검증 데이터의 실제 라벨과 예측 확률을 기반으로 ROC-AUC 점수를 계산하는 것으로, 표준적으로 사용됩니다. 반면, roc_auc_score(y_val, pred[:,1])가 언급된 부분은 아마 착오가 있었던 것 같습니다. 왜냐하면 predict는 클래스 레이블을 반환하므로 인덱싱이 불가능합니다.

이 내용과 관련된 기존의 질문들과 답변을 참고하시면 더욱 이해에 도움이 되실 것입니다:

• 작업형2모의문제1 / 평가 (predict/predict_proba)질문
  
• pred와 pred_proba의 차이
  

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.

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동일한 처리의 코드입니다.

"pred_proba = ..." 에서 "=" 기준으로 왼쪽에는 함수가 아니라 변수일 뿐이에요
따라서 pred_proba는 변수명입니다. pred 등 하고 싶은 이름으로 지정해도 됩니다.

[:,1]은 데이터 프레임에서 두번째 컬럼을 선택하는 코드입니다.

다양한 방법을 보여드리고자 했으나 혼란스러워 하는 분들이 계셔

아래쪽 섹션에 작업형2 한가지로 풀기 영상이 있습니다.

동일한 형태로 최대한 고정해서 풀었습니다.