sentiment 가 0과 1이 아닌 1~5점 일 경우?

Question

안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다.  코드를 따라가며 실행해보고 있는데 , sentiment 값이 0과 1이 아닌 5점척도 인 경우 어느 부분일 수정해야하는지요? 우선 아래의 코드 실행시 아래와 같은 오류가 발생합니다.  from  sklearn.model_selection  import  cross_val_score %time  score = np.mean(cross_val_score(\     forest, train_data_features, \     train[ 'rating' ], cv= 10 , scoring= 'roc_auc' )) score => error : multiclass format is not supported 강의 전체가 0과 1인 경우만을 기준으로 진행되는데 5점척도인 경우 차원이 많아져 분석이 어려운 건지요? 감사합니다.

박조은 · Answer

안녕하세요. 보통 분류를 할 때 0,1 둘 중에 하나로 분류를 하면 binary  classification 이라고 하는데요.  미리 정의된 roc_auc 는 주로 binary 에 사용을 해요. 질문 주신 내용을 class가 5개인 경우인데요. 아래의 방법으로 레이블을 binarizer 해서 사용하는 방법을 사용해 보시면 될거 같아요. 아래 함수를 주피터 노트북에 써주시고  scoring= 'roc_auc' 대신에  scoring= multiclass_roc_auc_score 로 사용해 보세요. def multiclass_roc_auc_score(y_test, y_pred, average="macro"): lb = LabelBinarizer() lb.fit(y_test) y_test = lb.transform(y_test) y_pred = lb.transform(y_pred) return roc_auc_score( y_test , y_pred, average=average) 또, 아래의 링크를 참고해 보세요! [AUC ROC Curve Scoring Function for Multi-class Classification]( https://medium.com/@plog397/auc-roc-curve-scoring-function-for-multi-class-classification-9822871a6659 )