<pre><code># 의사결정나무 
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
dt = DecisionTreeClassifier() 
dt.fit(X_tr[cols], y_tr) 
pred = dt.predict_proba(X_val[cols]) 
pred[:10]</code></pre><pre><code>array([[1.],
 [1.],
 [1.],
 [1.],
 [1.],
 [1.],
 [1.],
 [1.],
 [1.],
 [1.]])</code></pre>검증용 데이터 분리시 출력 결과가 상이하네요어디를 수정해야 할까요??&nbsp;

코드에는 문제가 없어보입니다. 어떤 데이터 일때 이런 현상이 발생했을까요?의사결정나무 외에 다른 모델도 이럴까요? 모델 성능을 확인해보고 판단하는 것이 좋을 것 같아요 🙂 이럴 경우 다른 모델이 성능이 좋다면 다른 모델을 사용하는 것이 맞을 것 같아요! 작업형2의 결과는 강의와 다를 수 있습니다 작업형2는 모델 성능을 보고 판단합니다.💪💪💪 (작업형1과 3은 정답이 있음)

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검증용 데이터 분리 후 의사결정나무 모델 적용 시 오류