roc_auc_score 질문: 작업형2 모의문제3 09분 48초

작성한 질문수 5

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. HOJUN CHOI님.

질문하신 predict_proba 함수에서 pred_proba[:,1]를 통해 슬라이싱하는 이유에 대해 설명드리겠습니다. predict_proba 함수는 각 데이터 포인트에 대한 각 클래스의 확률을 반환하며, 출력된 결과물은 보통 (n_samples, n_classes)의 형태입니다. 여기서 n_classes는 이진 분류 문제라면 2가 됩니다.

1. 양성 클래스의 확률을 선택: 이진 분류 문제에서, 흔히 두 번째 열에 있는 [:,1]이 양성 클래스에 대한 확률을 나타냅니다. 즉, 모델이 ‘1’(심장마비 확률 높음)로 예측할 확률이 담겨 있습니다. 따라서, roc_auc_score 같은 지표를 계산할 때는 우리가 관심 있는 양성 클래스의 확률 값을 사용합니다.

2. 클래스의 순서 파악: predict_proba 함수로 얻은 결과의 첫 번째 열 [:,0]은 음성 클래스(‘0’ : 심장마비 확률 낮음), 두 번째 열 [:,1]는 양성 클래스의 값을 보통 의미합니다. 다만, 클래스의 순서는 sklearn의 학습된 모델 model.classes_ 속성을 통해 확인할 수 있습니다. 이를 통해 정확히 어떤 클래스가 어떤 확률과 매칭되는지 파악할 수 있습니다.

3. 예시:

   model = DecisionTreeClassifier(random_state=2023)
   model.fit(X_tr, y_tr)
   pred_proba = model.predict_proba(X_val)
   roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred_proba[:, 1])  # 양성 클래스에 대한 확률 사용
   

4. 관련 유사 질문:

   • 2회 작업형 2번 pred 질문 입니다.: 예측에서 슬라이스를 사용하는 이유와 방법이 설명되어 있습니다.
     
   • roc_auc 사용시 predict vs predict_proba: ROC-AUC 사용 시 pred와 pred_proba의 차이를 다룹니다.
     

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.