Section 3 - F1 score 및 ROC, AUC 강의 질문입니다.
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작성한 질문수 23
안녕하세요.
다름이 아니라 교재 p.174쪽의 코드를 살펴보면 다음과 같은데,
def get_clf_eval(y_test, pred = None, pred_proba = None):
confusion = confusion_matrix( y_test, pred)
accuracy = accuracy_score(y_test, pred)
precision = precision_score(y_test, pred)
recall = recall_score(y_test, pred)
f1 = f1_score(y_test, pred)
# ROC-AUC 추가
roc_auc = roc_auc_score(y_test, pred_proba)
print('오차 행렬')
print(confusion)
# ROC-AUC print 추가
print('정확도: {0:.4f}, 정밀도: {1:.4f}, 재현율: {2:.4f},\
F1: {3:.4f}, AUC:{4:.4f}'.format(accuracy, precision, recall, f1, roc_auc))
여기서 get_clf_eval( ) 함수의 인자 부분에 pred, pred_proba 를 None으로 지정해준 이유가 잘 이해되지 않습니다.
설명 부탁드립니다..
답변 2
1
안녕하십니까,
값이 안들어오면 Default로 None으로 한다는 의미 이외는 큰 이유가 없습니다.
책을 저술하면서 get_clf_eval() 함수 원형을 자꾸 수정하면서, 제 스스로 구분하기 위해서 만들었습니다.
저도 책이 완료되면서 더 깔끔히 정리 되었으면 좋았을 부분이라고 생각합니다.
감사합니다.
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