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score(X_train, Y_train) 이부분 이해가 ㅠㅠ
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logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, Y_train)
Y_pred = logreg.predict(X_test)
logreg.score(X_train, Y_train)
which gives: 0.80471380471380471
I use to use this method instead to determine my model accuracy:
from sklearn.metrics import classification_report
logreg = LogisticRegression()
logreg.fit(X_train, Y_train)
y_pred = logreg.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))
선생님 score(X_train, Y_train)이부분이 이해가 가질 않습니다ㅠㅠ 어떻게 y_test없이 train세트만으로 정확도 측정이 가능한거죠?? 혼자 알려고해도 알수가 없네요ㅠ 자세한 답변 부탁드리겠습니다!!
답변 1
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안녕하십니까,
음, logreg.score(X_train, Y_train)는 학습데이터로 학습된 모델의 평가를 다시 학습데이터로 했군요. 바람직하지는 않습니다.
그리고 model의 score 는 더 이상 scikit learn에서 지원이 안되는 걸로 알고 있습니다만, 아직도 구동이 되는가 보군요. score() 보다는 accuracy_score(y_test, y_pred)로 변경을 권장드립니다. 코드 자체가 좀 옛날 코드 인것 같습니다.
감사합니다.