인프런 커뮤니티 질문&답변

다중분류일 때는 average= 설정이 필요합니다. 아래 답변 참고

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.

wsyang님이 질문하신 f1_score 사용 시 발생하는 오류는 멀티 클래스 문제에서 자주 접하는 문제입니다. 이 오류는 f1_score 함수의 average 매개변수를 적절히 설정하지 않아서 발생합니다. 멀티 클래스 문제에서는 binary가 아닌 적절한 average을 설정해야 합니다.

오류의 원인

• binary로 설정되는 경우 이진 분류 문제를 대상으로 하기 때문에 다중 클래스 문제에서는 이 오류가 발생합니다.
  

해결 방법

f1_score 함수를 사용할 때, average 매개변수를 다음 중 하나로 설정할 수 있습니다:

• micro: 전체 긍정 예측, 부정 예측을 계산하여 평가합니다.
  
• macro: 각 클래스에 대한 평가 지표를 독립적으로 계산하고, 산술 평균을 구합니다.
  
• weighted: 각 클래스에 대한 평가 지표를 계산하고, 각 클래스가 나타나는 빈도에 따라 가중 평균을 구합니다.
  
• None: 각 클래스에 대한 F1 점수를 배열로 반환합니다.
  

다음은 이를 활용한 코드 예시입니다:

from sklearn.metrics import f1_score
print(f1_score(y_val, pred, average='macro'))  # 'micro', 'weighted' 또한 가능합니다.

추가 참고 문서

유사한 문제에 대한 논의와 해결 방법을 적시한 기존의 질문과 답변을 참조하시면 도움이 될 것입니다:

• 기출유형 4회 작업형2 f1_score 평가: 여기에서는 f1_score의 average 옵션 설정에 대한 상세한 안내가 포함되어 있습니다.
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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