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작업형 2유형 평가하기 관련 질문입니다.
작업형 2유형을 지속적으로 공부하고 있습니다.
헷갈리는 사항이 있는데요. 바로 평가하기 입니다.
metrics 에서 해당 함수를 찾아서 응용하는것은 암기하여 가능하나
어떤문제에서는 train_test_split 에서 산출된 x_val 의 pred 값과 y_val 로 평가하기를 돌리는 경우가 있고,
또 어떠한 경우에는 주어진 test 엑셀파일과 y_test 엑섹파일 간에 평가하기를 돌려서 값을 산출하는 경우가 있는것 같습니다.
그래서 실제 기출문제를 풀 경우에 평가하기에서 어떤걸 평가하라고 주어지는 것인지, 아니면 평가하기는 test 파일로 진행해야하는지 헷갈려서 기준점이 있을까 하여 질문드려 봅니다.
결론 : 평가하기를 시행하라 하였을때 어떤값으로 평가하는게 정답일지 헷갈립니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(random_state=2022)
model.fit(x_tr, y_tr)
pred = model.predict(x_val)
real_pred = model.predict(test)
from sklearn.metrics import recall_score
recall_score(y_val, pred)
#0.8282442748091603
recall_score(y_test, real_pred)
#0.8211143695014663
from sklearn.metrics import precision_score
print(precision_score(y_val, pred))
#0.9353448275862069
print(precision_score(y_test, real_pred))
#0.9333333333333333
답변 1
0
혼란을 드렸네요!
시험환경 기준
train_test_split 에서 산출된 x_val 의 pred 값과 y_val 로 평가하기가 맞습니다.
시험에서는 y_test는 주어지지 않습니다.
train데이터에서 X_train과 X_val로 나누어
검증데이터를 평가지표로 계산해서 모델 성능 확인이 필요해요 !
주어진 test파일과 y_test 파일 간에 평가는 test데이터의 답안지와 비교하는 상황으로 시험상황은 아니고
실제 제출된 csv파일의 점수를 보여주고자했어요!