load_breast_cancer() 데이터

선생님~ 3:32-35쯤에 

1이 악성이고 0이 그냥 양성이라고 하셨는데요~

3:39에 

print(dataset.target_names) 해보면

['malignant', 'benign'] 으로 나오면서 

다시, 0이 malignant(악성), 1이 benign (양성)이라고 하시는데..

0이 악성이고, 1이 양성이 맞는건가요~?

(처음에 말씀하신 부분이 잘못 말씀하신건지요~?) 

 그리고 또 궁금한점이..

0이 악성이고, 1이 양성이게 되면..

보통 이진분류에서 중요한 값을 positive에 넣어서 1값이 중요한 값으로 처리한다고 설명하셨었는데..

기존 sklearn에 내장되어있는 위스콘신유방암 데이터에서는 0을 악성으로 햇네요..

악성이 더 중요한 값이 아닌가요~? (양성이면 정상이라는 거니깐.. )

저 데이터에서는 데이터 입력자가 그렇게 넣었겠지만.. 

보통 암진단 경우에서는 중요한 값인 악성을 1로 하지요..??