임계값 > 0.5 관련

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차이는 있습니다. 전자는 불린(True 또는 False), 후자는 0과 1입니다.

연산했을 때 차이는 없는데 정확하게 하려면 .astype(int) 가 있는 것이 맞습니다.

pred = model.predict(test) > 0.5

조건의 결과는 True 또는 False입니다. 연산하면 True는 1, False는 0

pred = (pred > 0.5).astype(int)

(pred > 0.5) 이 코드까지는 위와 같아요 하지만 .astype(int)가 붙으면서

True는 1, False는 0으로 변경됩니다.

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 지은님께서 질문하신 로지스틱 회귀 예측 임계값 관련 내용에 대해 답변 드리겠습니다.

각 코드가 수행하는 역할은 결과적으로 동일합니다. 두 코드 모두 로지스틱 회귀 예측값을 0과 1의 클래스 값으로 변환하는 것을 목표로 하고 있습니다. 다음은 각 코드가 수행하는 주요 작업입니다:

1. pred = model.predict(test) > 0.5

   • model.predict(test)는 테스트 데이터에 대한 예측값을 확률로 반환합니다.
     
   • > 0.5를 통해 이 확률이 0.5 이상인 경우 True (1), 그렇지 않으면 False (0)으로 분류하는 역할을 합니다.
     

2. pred = model.predict(test)
   pred = (pred > 0.5).astype(int)
   

   • 첫 번째 줄에서 교재와 동일하게 테스트 데이터에 대한 예측값을 확률로 반환합니다.
     
   • 두 번째 줄에서는 > 0.5를 사용하여 각 예측 확률을 0과 1로 변환합니다. astype(int)는 이 결과를 정수형 데이터로 변환합니다.
     

일반적으로 로지스틱 회귀의 예측 결과를 이진 분류로 변환할 때 사용하는 이 임계값은 모델의 목표에 따라 달라질 수 있지만, 임계값이 별도로 주어지지 않으면 0.5를 기준으로 하는 것이 보편적입니다. 강의 자료에서 둘 중 어느 하나를 선택하여 사용하셔도 무방하며, 개인적으로 편한 방법을 선택하여 일관되게 사용하시면 됩니다.

비슷한 질문과 답변을 참고하실 수 있는 링크는 다음과 같습니다:
- 예측 임계값 설정 관련 질문
- 작업형3 문제 풀기: 임계값 변경의 이유

위 답변이 지은님께 도움이 되었길 바라며, 추가적으로 궁금한 점이 있으시면 언제든지 질문해 주세요. 지식공유자님께서도 곧 답변해주실 것입니다.

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