accuracy_score() 사용 시 인자 순서 오류 관련
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작성한 질문수 1
안녕하세요. 우선 좋은 강의 제공해 주셔서 감사합니다.
강의에서 2유형 풀이 후 모델 평가 시 accuracy_score() 사용하실 때 아래와 같이
accuracy_score(x_val_pred, y_val)
accuracy_score(y_hat, y_train)
"모델이 예측한 값(라벨), 실제 값(라벨)" 순서로 사용하시는 것 같은데, 올바른 사용 순서는 그 반대가 아닌가요? 실제 라벨이 먼저, 다음에 모델 예측값이 다음으로 들어가야 옳은 순서라고 sklearn의 공식 문서에서 확인해서 여쭤봅니다.
답변 1
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. Eugene Hong님이 주신 질문에 대한 답변을 드리겠습니다.
accuracy_score() 함수의 인자 순서
accuracy_score 함수는 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 평가 함수로, 정확도를 계산할 때 사용됩니다. 이 함수의 올바른 인자 순서는 다음과 같습니다:
- 첫 번째 인자: 실제 라벨 (
y_true)
- 두 번째 인자: 예측된 라벨 (
y_pred)
따라서 아래와 같은 형태로 사용하는 것이 맞습니다:
accuracy_score(y_val, x_val_pred)
accuracy_score(y_train, y_hat)
이 순서는 sklearn 공식 문서에서도 확인할 수 있습니다. 잘못된 순서로 입력할 경우 잘못된 결과를 초래할 수 있습니다. 모델의 성능 평가 시 혼동하지 않도록 주의가 필요합니다.
관련된 질문을 더욱 깊이 있는 이해를 위해서 참고할 수 있는 링크를 첨부해드립니다:
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.
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