인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하십니까,

사용하시는 scikit learn 버전이 어떻게 되시는지요? 강의 버전과 사용하시는 버전이 다르면 그렇게 될 수도 있습니다. 강의에서 사용되는 버전은 1.0.2 입니다.

만약에 강의 버전과 동일한 버전을 사용하시는데도 여전히 다르다면 사용하신 실습 코드를 여기에 올려봐 주십시요. 강의 실습 코드와 동일한 코드라고 생각하셔도 여기에 다시 올려봐 주십시요.

감사합니다.

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 정아진님.

precision_recall_curve 함수가 반환하는 형태에 대해 궁금하신 것 같습니다. 이 함수가 반환하는 precision, recall, 그리고 thresholds의 데이터 수는 주어지는 y_test 데이터의 수와는 다를 수 있습니다. 이러한 차이가 발생하는 이유는 주로 예측된 확률값에 기반하여 임계값(thresholds)을 설정하기 때문입니다.

왜 precision, recall, thresholds 배열 길이가 다른가요?

1. Thresholds와 관련된 길이 차이:
   
   • precision_recall_curve 함수는 예측 확률 분포를 기준으로 임계값을 정합니다. 각 임계값(threshold)에 따라 True Positive, False Positive 등을 계산하여 precision과 recall을 계산합니다.
     
   • thresholds 배열의 길이는 y_test의 모든 문턱값을 나타내지는 않으며, 예측 확률의 고유한 값에 기반하여 설정됩니다.
     
   • 결과적으로 thresholds의 수가 y_test의 수보다 적을 수 있으며, 아울러 precision과 recall은 algorithms 내부 작동에 의해 thresholds의 수보다 1개 더 많을 수 있습니다.
     

강의와 결과가 다른 이유

• sklearn 버전에 따라 구현의 세부적인 작동이 다를 수 있습니다. 이는 결과로 반환되는 배열의 크기에도 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 특정 버전에서는 더 촘촘하게 임계값을 조정할 수 있습니다.
  

좀 더 구체적인 설명과 같은 문제를 다루고 있는 기존 답변이 있음을 참고하시기 바랍니다:

• 임곗값 배열에 대한 질문입니다.
  
• threshold 질문드립니다.
  

위 답변들이 이해를 돕는 데 유용할 것으로 보입니다.
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.