인프런 커뮤니티 질문&답변
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오류율 pop 질문입니다.
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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)답변 2
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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 🙂
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최유정님!
target = test.pop('gender')와 같은 코드는 test 데이터프레임에서 gender 열을 분리하여 target이라는 새로운 변수에 저장하고, 해당 열을 test 데이터프레임에서 제거하는 방식입니다. 통상적으로 이렇게 변수를 분리하는 이유는 ‘실제값’과 모델이 예측한 ‘예측값’을 비교하여 모델의 성능을 평가하기 위함입니다.
오류율 혹은 정확도를 계산할 때의 pop 사용 이유:
pop을 사용해target을 분리하면, 모델의 예측값과 비교하여 오직 필요한 열만 사용하여 정확도를 계산할 수 있습니다.
pop을 사용하지 않더라도,accuracy_score함수에 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, pop을 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.
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