28:19 roc_auc이유

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. rosana8831님!

predict와 predict_proba 사용의 차이에 대해 궁금해 하시는 것 같습니다. predict_proba를 사용하는 이유는 주로 확률 기반의 평가 지표를 계산할 때 필요하기 때문입니다. 특히, roc_auc와 같은 지표는 각 클래스에 대한 확률 예측값을 필요로 하므로 predict_proba가 적합합니다.

• predict_proba: 이 메서드는 클래스에 속할 확률을 반환하여 다음과 같은 경우에 사용됩니다.

  • roc_auc 같은 평가 지표를 사용할 때, 각각의 예측에 대한 확률 값을 제공해야 합니다.
    

• predict: 이 메서드는 최종 클래스를 예측하며, 확률이 아닌 직접적인 클래스 레이블이 필요할 때 사용됩니다. 예를 들어, 정확도(accuracy)나 F1-점수 같은 단순한 레이블 기반의 평가 지표에서는 predict를 사용할 수 있습니다.

그러므로, roc_auc와 같은 평가 지표를 적용할 때는 predict_proba를 사용하는 것이 일반적이며, 이는 정확한 성능 평가에 중요합니다.

관련된 유사 질문은 “predict_proba 와 predict”에서도 다루어졌습니다. 이 글에서는 roc_auc_score을 사용해야 할 때만 predict_proba를 사용하는지에 대한 논의를 포함하고 있습니다.

저는 rosana8831님의 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.