해당 문제는 predict_proba 로 해야 하는 이유가 무엇인가요 ?&nbsp;아래코드처럼 predict 으로 하면 안되는 이유가 있나요 ?문제에서 둘을 어떻게 구분해서 써야하는건지 모르겠어요.<pre><code class="language-python">pred = model.predict(X_val)
roc_auc_score(y_val, pred)

pred = model.predict(X_test)
submit = pd.DataFrame(
{
 'cust_id':cust_id,
 'gender':pred
}
)</code></pre>

<code>predict</code> 함수:<ul><li>각 입력 샘플에 대한 예측된 클래스 레이블을 반환합니다.</li><li>즉, 이진 분류 문제의 경우, 결과는 보통 0 또는1로 반환</li></ul>&nbsp;<code>predict_proba</code> 함수:<ul><li>각 입력 샘플에 대해 클래스별 확률을 반환합니다.</li><li>반환된 값은 각 클래스에 속할 확률을 나타내며, 이진 분류에서는 보통 두 개의 확률로 구성됩니다: [클래스 0일 확률, 클래스 1일 확률].</li></ul>&nbsp;<code>predict_proba 는 언제 사용하나요?</code>1(양성) 확률 값을 묻는다 그럼 <code>predict_proba</code>평가지표가 roc-auc다 그럼 <code>predict_proba</code>분류의 나머지는 거의 다 predict이고회귀는 전부 predict로 하면 됩니다.

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predict_proba 와 predict 차이