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네 맞습니다. predict_proba 라서 pred[:,1]를 선택했어요

predict 라면 pred만 제출하면 됩니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김서현님께서 질문하신 predict_proba 메소드의 사용 및 pred[:,1] 이라는 방식에 대해 답변 드리겠습니다.

predict_proba 메소드란 무엇인가?
- predict_proba 메소드는 각 클래스에 속하는 예측 확률을 반환합니다. 이진 분류 문제의 경우, 결과는 두 개의 열로 구성됩니다: 첫 번째 열 pred[:,0] 은 첫 번째 클래스(보통 ‘0’)에 속할 확률을 의미하고, 두 번째 열 pred[:,1] 은 두 번째 클래스(보통 ‘1’)에 속할 확률을 의미합니다.

왜 pred[:,1] 을 선택하는가?
- 이진 분류 문제에서 관심 있는(즉, 예측 대상인) 클래스의 확률을 선택하기 위해 pred[:,1] 을 사용합니다. 예시에서는 CSV로 저장할 때 pred[:,1] 을 선택하여 데이터프레임에 기록하고 있습니다. 이는 다른 평가 메트릭, 예를 들어 ROC AUC 점수 계산 시에도 활용할 수 있는 값입니다.

예측 결과 파일로 적절한가?
- submit = pd.DataFrame({'pred': pred[:,1]}) 라는 코드로 예측된 확률값을 데이터프레임으로 만들어 CSV 파일에 기록하는 것은 적절합니다. 이는 평가 시 예측 값의 확률로 의도된 값만 포함하여 제출할 수 있기 때문입니다.

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- 2회 작업형 2번 pred 질문 입니다.

위 링크에서는 predict_proba 에서 특정 클래스를 선택하는 방법과 맥락에 대해 설명합니다. 김서현님의 이해에 도움이 될 것입니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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