test_data로 평가할 때 pred 행 개수와 test 행개수 틀림

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동영상: 26:30

안녕하세요

trainset에서 tr, val 분류한 후 모델 설정 후 testset으로 roc_auc_score 평가를 하려고 함수를 적용했는데요

pred의 행의 수와 test_set 행의 수가 다르다는 오류가 떠서요.

선생님께서는 roc 평가를 할때 X_test[cols] 데이터와 X_val을 사용한 예측결과인 pred[:1]을 사용하셨는데 저는 그럼 행의 수가 다르다는 오류가 뜨네요ㅠㅠㅠ

# XGBoost

from xgboost import XGBClassifier

xgb = XGBClassifier()
xgb_fit = xgb.fit(X_tr[cols],y_tr)
xgb_pred = xgb.predict_proba(X_val[cols])

from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_val,xgb_pred[:,1])

# 평가 데이터로 예측 및 csv파일 생성

summit = pd.DataFrame({
    "id" : X_test['id'],
    "income" : xgb_pred[:,1]
})

summit.to_csv("1111.csv",index=False)

##############위 코드 작성으로 생긱 오류부분################
ValueError: array length 2931 does not match index length 3257

summit = pd.DataFrame({
    "id" : X_test['id'],
    "income" : xgb_pred[:,1]
})

#ValueError: array length 2931 does not match index length 3257