인프런 커뮤니티 질문&답변

네 선생님!

말씀해주신대로 코드 올리려고 다시 작성해봤는데 결과값이 제대로 나와요...ㅜㅜ

제가 validation 돌릴 때는 제대로 작성했는데 test_predict 돌릴때 proba를 계속 안 쓰고 있었나봅니다

봐주셔서 감사합니다..!..

import pandas as pd
train = pd.read_csv("./sample_data/train.csv")
test = pd.read_csv("./sample_data/test.csv")

##EDA 데이터 확인

#train.shape
#test.shape
#train.head()
#test.head()

##결측치 확인 >>없음
#train.isnull().sum()
#test.isnull().sum()

#object 확인
#train.info() // object Employment Type, GraduateOrNot, FrequentFlyer, EverTravelledAbroad
#test.info() // object Employment Type, GraduateOrNot, FrequentFlyer, EverTravelledAbroad

#타겟값 >> TravelInsurance
#train.head()


##object 전처리
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
cols = train.select_dtypes(include='object').columns

for col in cols:
  le = LabelEncoder()
  train[col] = le.fit_transform(train[col])
  test[col] = le.transform(test[col])

#train.head()
#train.info()
#test.head()
#test.info()


##데이터 분리
from sklearn.model_selection import train_test_split

X_tr,X_val,y_tr,y_val = train_test_split(
                          train.drop('TravelInsurance',axis=1),
                          train['TravelInsurance'],
                          test_size = 0.2,
                          random_state = 2022
)

#X_tr.head()


##모델링
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier(random_state=2022)
model.fit(X_tr,y_tr)
pred = model.predict_proba(X_val)[:,1]


##평가
from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_val,pred)

pred = model.predict_proba(test)[:,1]
pred


##제출
submit = pd.DataFrame({
      'index':test.index,'y_pred':pred
}).to_csv('result.csv',index=False)

pd.read_csv('result.csv')


##y_test
#y_test = pd.read_csv("./sample_data/y_test.csv")
#roc_auc_score(y_test, pred)

답변 감사드립니다!

제가 사용한 모델은 RandomForestClassifier이고

평가지표가 roc_auc_score라서 predict_proba 메서드를 사용했습니다!

이미 predict_proba 메서드를 사용했는데도 결과값이 확률이 아니라 0 혹은 1 이진분류로 나왔다면 원인은 전처리 밖에 없을지 궁금합니다!