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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
해결된 질문
24.06.21 22:10 작성
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2유형 다항회귀분류로 roc-auc로 평가하는 경우는 predict_proba 로 나온 결과값 그대로 제출하나요?
이항회귀분류의 경우에는 1인 경우의 확률만 뽑아서 제출했는데, 다항의 경우는 어떻게 되는지 궁금합니다.
답변 1
2024. 06. 21. 22:22
단샘님 😥 매우 걱정이 됩니다.
roc auc는 분류 문제입니다
그대로 제출하면 0점 처리됩니다
1확률 또는 문제에서 묻고있는 확률값만 제출해야 합니다.
2024. 06. 21. 22:33
아, 질문이 좀 잘못됐네요🥲
분류에서 y값이 세개 이상인 경우
roc-auc 계산시 넣는 pred는 문제에서 묻는 확률값만 넣는다는 말씀이신거죠?
분류에서 y가 두개일 때 pred[:, 1] 넣었는데, 세 개 이상인 경우, 문제에서 요구하는 값의 확률 pred[:,n]을 넣는 건가요?
pred=model.predict(X_val)
pred_proba=model.predict_proba(X_val)
f1_score(y_val, pred, average=‘macro’)
roc_auc_score(y_val,pred_proba, multi_class=‘ovr’)
이렇게 그냥 넣었는데 돌아가더라고요🥲
2024. 06. 22. 01:45
다중분류에서 roc-auc 평가지표는 출제 가능성이 매우 낮습니다.
응시가이드에서 1개 컬럼이라고 적혀있어요!
csv 생성에서 제출할 때 순서도 맞춰야 하고 매우 난이도가 올라가요!
2024. 06. 21. 22:33
아, 질문이 좀 잘못됐네요🥲
분류에서 y값이 세개 이상인 경우
roc-auc 계산시 넣는 pred는 문제에서 묻는 확률값만 넣는다는 말씀이신거죠?
분류에서 y가 두개일 때 pred[:, 1] 넣었는데, 세 개 이상인 경우, 문제에서 요구하는 값의 확률 pred[:,n]을 넣는 건가요?
pred=model.predict(X_val)
pred_proba=model.predict_proba(X_val)
f1_score(y_val, pred, average=‘macro’)
roc_auc_score(y_val,pred_proba, multi_class=‘ovr’)
이렇게 그냥 넣었는데 돌아가더라고요🥲