분류 모델 평가 관련
안녕하세요 빠른 답변 주셔서 공부에 많은 도움이 되고 있어 감사드립니다.
roc_auc_score 평가 시에만 accuracy, precision, recall, f1 과 다르게 predict_proba를 사용하는 이유 궁금합니다
답변 1
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predict_proba에서 나온 확률값은 ROC 곡선 생성(TPR, FPR 계산)에 사용됩니다.
수식을 빼고 설명하면 아래와 같습니다.
roc 커브
TPR (전체 양성 중 양성으로 예측된 비율) -> 1에 가까울 수록 좋음
FPR (전체 음성 중 양성으로 잘못 예측된 비율) -> 0에 가까울 수록 좋음
스레스홀드(threshold) 각 임계값마다 TPR/FPR계산 -> 곡선이 그려져요
auc: roc 아래 면적 계산
면적 계산 결과 0.5보다 못하면 성능이 좋지 않은 모델임
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