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작업형2 평가지표 roc_auc인 경우 제출하는 pred형태
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평가지표 roc_auc는 predict_proba로 예측합니다. (predict로도 가능 하지만 점수차이가 커요)
그외 평가지표는 모두 predict로 예측합니다.
정리가 필요한 것 같습니다. 아래 영상으로 정리 한번 부탁드릴게요!!
🔗 [빅이시] 빅데이터 분석기사 이제 시작 과정 (단기 준비자 또는 복습용)
→ 임시로 첫번째 섹션에 넣어놨어요. 추후 꿀팁 섹션으로 옮기겠습니다.
아니요 안됩니다. 만약 문자 A와 B가 있는 이진 분류일 때 predict_proba의 결과는
2개의 컬럼입니다.
A확률과 B확률입니다. roc_auc일 떄 이 두 개 컬럼 중 1개 컬럼을 선택해서 제출해야 합니다.
문제에서 찾고자 하는 값 (양성)을 찾아서 제출해야 해요
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
print("모델 클래스 순서:", model.classes_)
# 양성 클래스 지정 (문제에서 정한 값)
positive_class = 'A' # 예: 'A'가 양성 클래스라면
pred = model.predict_proba(X_valid)[:, 1] # 예: 'A'가 두번째 컬럼이라면
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최예영님.
질문하신 내용은 이진분류 문제에서 ROC_AUC 평가 지표를 사용할 때 예측 값을 제출하는 방법에 관한 것입니다. 이와 관련하여 유사한 질문과 답변이 여러 번 이루어졌습니다.
ROC_AUC 지표는 기본적으로 확률 값으로 평가하는 점수입니다. 따라서, model.predict_proba로 얻은 확률 값을 제출하는 것이 일반적인 방법입니다. 이는 모델이 각 클래스에 속할 확률을 계산하여 더 정확한 평가를 가능하게 하기 때문입니다. 예시 파일에서 A, B와 같은 값이 있다고 하더라도, 본래는 이진 분류에서 확률 값이 평가에 더 유리하다는 것이 포인트입니다.
다음은 유사한 주제를 다룬 기존 답변입니다:
- 작업형2(신버전) pred 결과값 문의
- 예시문제 작업형2(신버전) 예측컬럼
- 예시문제 작업형2(신 버전)
잘못된 이해가 있거나 더 명확하게 알고 싶으신 부분이 있다면, 위의 링크들을 참고하여 개념을 보완하시면 도움이 될 것입니다.
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.
아 제 질문의 의도는 작업형2문제에서 pred 결과 예시가 A,B,A,A,A,B ...이런식으로 나오더라도 roc_auc_scorer가 평가지표라고한다면, 제출할 csv에 predict_proba 결과로 얻은 값을 그대로 제출해도 되냐는 의미였습니다.