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[Side Project After Work] Big Data Analysis Certification Practical Exam (Type 1, 2, 3)

Example Problem Task Type 2 (ver. 2023)

예시문제 작업형2(신 버전)

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  • 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!

  • 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요

  • 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

문제 지문에서알려주는 제출 CSV 파일 형식은 0, 1, 1, 0 ... 이런 predict 결과값인데

0.11385 와 같이 predict_proba 확률값으로 결과를 제출해도 괜찮은 이유가 궁금합니다!

roc_auc가 predict_proba 로 해야한다면 predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가... 라는 의문이 들어서 문의드립니다

 

 

python머신러닝빅데이터pandas빅데이터분석기사

Answer 2

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저도 이 부분이 궁금했는데.. 그러면 문제에서의 예시 파일은 무시하고 roc_aur_score이면 predict_proba로 성능평가 및 결과 출력하고 f1_score인 경우에는 predict으로 성능평가 및 결과를 출력하면 된다는 말씀이신거죠?

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네 회귀에서도 예측한 결과가 예시 파일과 달리 소수점으로 나올거에요~

그대로 제출하면 됩니다.

예시 파일은 무시는 아니고 형태는 참고해서 제출합니다.

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이진분류에서 평가지표 roc-auc는 각 예측에 대한 1이 속할 확률정보로 계산합니다. 따라서 1확률값을 제출하는 것이 맞아요!

predict_proba로 모형 성능테스트를 하고 제출은 predict로 해야하는 것이 아닌가

-> 잘못된 방식입니다. predict로 제출하려면 모델 성능평가도 predict로 평가 해야 합니다. predict으로 제출해도 roc-auc를 채점하는 것에는 문제는 없습니다. 다만 성능이 조금 떨어집니다.

 

회귀 평가 지표에서도 동일합니다.

회귀 모델 예측결과에서 소수점이 나온다고 해서 정수처리할 필요 없습니다.

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