해결된 질문
작성
·
104
답변 1
0
변경하지 않고 target값이 범주형 변수여도
랜덤포레스트와 lightgbm이 문제없이 돌아갑니다.
우선 변경없이 사용해보고, 문제가 없다면 OK!!!
만약에 이진분류이고 (다중분류는 문제없음) f1이 평가지표라면 에러가 날 수 있어요
검정 데이터를 평가할 때 에러가 난다면 평가지표에서 양성(1)을 나타내는 변수값을 A, B 범주형 변수가 타겟에 있고, A를 1(양성)으로 둔다면 아래와 같이 설정할 수 있어요!
y_true_str = pd.DataFrame(['B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B']) #실제값
y_pred_str = pd.DataFrame(['B', 'B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'A', 'A', 'B']) #예측값
from sklearn.metrics import f1_score
f1 = f1_score(y_true_str, y_pred_str, pos_label='A')
(섹션5. 평가지표 강의 확인)