오류율 pop 질문입니다.

Question

오류율을 구할때 target을 pop하지 않아도 되는건가요? 이전 강의에선 pop을 했던것같은데, 연습문제 9.로지스틱 회귀 8번 정확도에서 pop하지 않는데 상관없나요? target = test.pop('gender') pred = model.predict(test) > 0.5 accuracy = accuracy_score(target, pred) print(1-accuracy) # 8. 정확도 pred = model.predict(b) pred = (pred > 0.5).astype(int) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(b['target'], pred) print("8.", accuracy)

퇴근후딴짓 · Answer

네 동일한 기능을 하는 코드입니다. b['target']는 타겟 컬럼만 선택 한 것 target = test.pop('gender') 타겟 코드만 분리한 것! 내일 시험 잘보고 오세요 🙂

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최유정님! target = test.pop('gender') 와 같은 코드는 test 데이터프레임에서 gender 열을 분리하여 target 이라는 새로운 변수에 저장하고, 해당 열을 test 데이터프레임에서 제거하는 방식입니다. 통상적으로 이렇게 변수를 분리하는 이유는 &lsquo;실제값&rsquo;과 모델이 예측한 &lsquo;예측값&rsquo;을 비교하여 모델의 성능을 평가하기 위함입니다. 오류율 혹은 정확도를 계산할 때의 pop 사용 이유: pop 을 사용해 target 을 분리하면, 모델의 예측값과 비교하여 오직 필요한 열만 사용하여 정확도를 계산할 수 있습니다. pop 을 사용하지 않더라도, accuracy_score 함수에 모델이 예측한 값과 실제 값을 올바르게 전달하면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다. 관련하여 도움이 될만한 참고 링크들은 다음과 같습니다: 7회 작업형3 문제1-3에서 왜 target을 pop하는지 : target을 pop할 때의 의미를 잘 설명하고 있습니다. 기출 7회 작업형 1-3에서 pop의 필요성에 대한 질문 : target을 꼭 분리해야 하는지에 대한 논의가 있습니다. 요약하자면, pop 을 사용해서 열을 분리하는 방법은 실수로 인한 데이터 변경을 방지하고, 명료하게 코드를 작성하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 그러나, 사용하지 않더라도 데이터가 올바르게 준비되어 있으면 성능 평가에 영향을 미치지 않습니다. 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.