roc_auc
roc_auc로 할 때
1) 이진 분류 구할 때(=양성인 확률값을 구하는 것)
pred = 모델.predict_proba(X_val)
roc_auc_score(y_val, pred[:,1])
pred_final = 모델.predict_proba(X_test)
submit = pd.DataFramd({'pred': pred_final[:,1]})
2) 다중 분류 구할 때(= 각 클래스에 대한 확률값을 구하는 것)
pred = 모델.predict_proba(X_val)
roc_auc_score(y_val, pred,multi_class='ovr')
pred_final = 모델.predict_proba(X_test)
submit = pd.DataFramd({'pred': pred_final[:,1]})
=> roc_auc를 쓸 때는 predict는 안쓴다고 보면 되는 건가용?
=> 이 정도만 알면 되는 걸까용?
답변 1
1
네 rocauc사용할 때는 predict proba를 사용합니다
다중분류는
pred_final[:,1] 가아닌 pred_final를 사용합니다
1
네
그런데 6회는 다중분류 rocauc는 출제될 가능성은 희박합니다.
가이드에 제출 컬럼이 1개로 되어 있는 것을 봐서는 다중분류라 하더라도 다른 평가지표가 사용될 가능성이 높습니다.
평가지표 F1 스코어 질문드립니다.
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