인프런 커뮤니티 질문&답변

roc-auc등 평가지표는 수식으로 되어 있어요

이에 0과 1로 제출해도 평가가 가능합니다. (에러가 발생하진 않습니다)

다만 검증데이터로 성능을 비교해보면 아시겠지만

roc-auc는 확률값을 제출하는 것이 성능이 좋게 나옵니다.

결론 roc-auc일때는 확률값(보통은 양의 값인 1 확률)을 제출해주세요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. cpfk1004님.

작업형 2유형에서의 제출 형식에 대해 질문을 주셨네요. 질문하신 내용은 예측 결과의 제출 형식이 0과 1의 이진 값으로 되어 있는 예시와는 달리, 확률 값으로 제출해야 하는지에 관한 것입니다.

ROC AUC가 평가지표인 경우, 예측 확률 값을 제출하는 것이 일반적으로 권장됩니다. ROC AUC는 모델의 예측 확률을 기반으로 성능을 평가하므로, predict_proba로 얻은 확률 값(보통 양성 클래스의 확률)을 제출하는 것이 적절합니다. 모델 출력이 0 또는 1로만 되어 있는 예시가 제공되었다 하더라도, 최종적으로 확률 값을 제출하는 것이 성능 평가에 중요합니다.

아래의 기존 질문에서 더 자세한 내용과 함께 유사한 상황에 대한 답변을 확인하실 수 있습니다:
- “예시문제 작업형2(신 버전) 제출값 궁금합니다”: ROC AUC 평가 지표를 사용할 때의 제출 형식과 관련된 논의를 포함하고 있습니다.
- “작업유형2(신버전) pred 결과값 문의”: 예측 확률 값 제출의 중요성에 대해 설명하고 있습니다.

이러한 답변들을 확인하시고, 보다 명확한 이해를 하실 수 있을 것입니다. ROC AUC가 평가지표인 경우, 확률 값을 제출하여 모델의 성과를 제대로 평가할 수 있도록 하는 것이 필요합니다.

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.