인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 김치현님.

최종 모델의 확률값이 소수점 범위가 다른 경우에 대해서는 큰 걱정할 필요가 없습니다. 일반적으로, 모델에 따라 소수점 자리수가 달라질 수 있으며, 이는 계산상의 차이에 의해 발생할 수 있는 자연스러운 현상입니다.

머신러닝 모델에서 소수점 자리수가 많은 것은 모델이 어떤 값을 가지고 계산을 하더라도 충분히 정확한 예측을 제공하려 노력하기 때문입니다. 소수점 자리수의 차이는 종종 다양한 환경설정, 데이터의 특성 또는 다른 수학적 연산 과정에 기인할 수 있습니다.

해당 작업에서 중요한 것은 모델이 예측한 값의 소수점 자리수가 아니라, 실제로 평가되는 평가지표의 결과입니다. 예를 들어, AUC나 RMSE와 같은 평가지표에서 결과가 기준에 부합하면, 설정한 소수점 자리수 범위는 과도한 아니에요.

관련 참고 자료
- 작업형 2유형 최종 csv생성 시, 표현되는 값들의 소수점 관련문의에서는 모델 예측의 소수점 자리수가 큰 차이를 보일 수 있다는 점을 설명하고 있습니다.
- 또한, 3회 기출 작업형 2 결과값 소수자리수 질문에서 소수점 자리수에 대한 별도의 설정이 필요하지 않다는 내용을 확인할 수 있습니다.

소수점 자리수에 대해 보다 정확한 설정을 원하는 경우, pandas.DataFrame.round()와 같은 함수로 특정 자리수까지 반올림할 수 있지만, 채점 기준에는 큰 영향을 미치지 않습니다.

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