해결된 질문
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문제 1-2 accuracy를 구하는 문제를 저는 다음과 같이 풀었습니다.
from statsmodels.formula.api import logit
model = logit('purchase~income', data=train).fit()
target = test.pop('purchase')
pred = model.predict(test) > 0.5
from sklearn.metrics import accuracy_score
print (round(accuracy_score(target, pred),3))
답은 0.507로 동일하게 나오는 것 같습니다.
다음과 같이 풀어도 문제 없는걸까요?
그리고 pred = model.predict(test) > 0.5에서 '>0.5'의 역할은 무엇인지 다시 한번 설명해 주실 수 있을까요?
답변 1
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네, accuracy_score도 기본적으로 0.5를 기준으로 0또는 1로 분류하고 있어요!
예측모델은 확률값을 예측하고 스레스홀드(0.5가 기본값)을 기준으로 클래스를 분류해요
그 코드를 구현한 내용입니다.
작업형1에서 조건문과 똑같이 생각해주세요