[:,1] 콤마가 이해가 안됩니다.
from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc=roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #y_yal=검증데이터의 정답
print('roc_auc: ',roc_auc)
에서 >50K 값만 넣으라고 했으니 리스트로 치면 1번째에 있는건 알겠는데(['<=50K' '>50K'] 로 되기때문) pred[:,1]에서 콤마가 뭐 때문에 쓰이는지 이해가 되지 않습니다..!답변 2
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iloc기억 날까요? 동일하게 생각해 주세요
콤마를 기준으로
앞은 행을 선택하고 있어요 : 는 전체를 의미 합니다.
뒤는 열(컬럼)을 의미하고 있어요 인덱스로 1 (두번째 컬럼) 을 선택했어요
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
dkdidch님께서 질문하신 pred[:,1] 구문에서의 콤마의 역할에 대해 설명드리겠습니다. Python에서 NumPy 배열이나 Pandas 데이터프레임의 데이터를 추출할 때 슬라이싱 기법을 사용합니다.
여기서 pred[:,1]의 의미는 다음과 같습니다:
pred: 예측 확률을 담고 있는 2차원 배열입니다. 각 행은 개별 샘플에 해당하고, 각 열의 값은 특정 클래스에 속할 확률을 나타냅니다.
[:,1]: 콜론:은 모든 행을 의미하고,1은 두 번째 열을 의미합니다. 따라서pred[:,1]는 모든 샘플에서 두 번째 클래스에 속할 확률들을 가져오겠다는 의미입니다.
이때, 이진 분류의 경우 pred 배열의 첫 번째 열([:,0])은 클래스 ‘<=50K‘에 대한 확률을, 두 번째 열([:,1])은 클래스 ‘>50K‘에 대한 확률을 포함하고 있습니다. roc_auc_score(y_val, pred[:,1])은 실제값과 예측된 ‘>50K’ 클래스에 대한 확률을 사용하여 ROC AUC 스코어를 계산하기 위해 사용됩니다.
유사한 질문에 대한 추가 해설이 포함된 답변을 아래 링크에서 확인하실 수 있습니다:
-
- 이 질문에서는
RandomForestClassifier의predict_proba메소드를 사용하여 확률 예측을 행렬(index)를 통해 어떻게 다루는지에 대한 설명이 되어 있어 유사한 맥락의 질문이라 도움이 되실 것입니다.
- 이 질문에서는
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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