Section 1. 환자의 당뇨병 여부 예측

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샘플이 결과를 본다는 이야기죠?

3개의 결과는 비교대상은 아닙니다.

각각 다른 결과가 나오는 것이에요!

최종 파일은 문제에서 나온 예시 샘플과 비교해볼 수 있을 것 같고

나머지는 비교 대상이 있지는 않아요!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 합격님.

각 데이터셋에서 object 데이터 타입이 없어서 원핫 인코딩을 진행하지 않은 후 바로 데이터 분할 작업을 시작하신 것이 맞는지 질문해 주셨네요. 네, 데이터셋에 범주형 변수가 없다면 인코딩 작업 없이 수치형 데이터에 대해 바로 분할 및 모델링을 진행할 수 있습니다.

랜덤포레스트 모델을 돌리고, ROC-AUC 스코어를 계산한 후 최종 제출 파일과 비교하는 방법에 대해 궁금하시군요.

과정 요약:

1. 모델 학습 및 평가:

   • 랜덤포레스트 모델을 통해 예측을 수행합니다.
     
   • 해당 예측 결과를 ROC-AUC와 같은 성능 지표로 평가하여 모델의 성능을 측정합니다.
     

2. 샘플 결과 비교:

   • 예측 파일과 실제 값을 비교하여 모델이 얼마나 잘 작동하는지 확인합니다.
     
   • 이는 ROC-AUC 스코어 검토를 통해 직접적으로 볼 수 있으며, 예측값과 실제 라벨 간의 일관성을 체크합니다.
     

세부적인 비교 방법:

• ROC-AUC 스코어는 일반적으로 모델의 분류 성능을 평가하는데 사용됩니다. 0.5에서 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 분류 성능이 좋음을 뜻합니다.
  
• Confusion Matrix를 사용해 예측이 실제 값과 어떻게 다른지를 꼼꼼히 살피는 것도 좋은 방법입니다.
  

추가 팁:

• Python의 sklearn.metrics 모듈을 활용하여 다양한 성능 지표를 측정하는 것이 가능합니다.
  
• roc_curve나 confusion_matrix 등 다양한 함수를 통해 예측 결과와 실제값 간의 비교를 자세히 분석할 수 있습니다.
  

더 많은 정보는 동일한 주제를 다룬 유사한 질문과 답변이 담긴 기출 6회 작업형 2를 참고하실 수 있습니다.

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