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cross_val_score에 대한 질문이 있습니다.
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dt_clf=DecisionTreeClassifier()
score=cross_val_score(dt_clf,X,y,cv=5)
로 돌리고
결과가 궁금한 데이터를 갖고 와서 돌리면
pred=dt_clf.predict(b)
라고 돌리면
NotFittedError: This DecisionTreeClassifier instance is not fitted yet. Call 'fit' with appropriate arguments before using this estimator.
이런 에러가 호출되더라구요
cross val score가 핏 프레딕트 kfold가 한번에 되는거라고 하셨는데
새로운 데이터를 학습시킨것에 적용해보려면 fit으로 한번 더 돌려야 하는건가요?
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kfold로 하셔도 되고, GridSearchCV 를 이용하실 수도 있습니다.
GridSearchCV로 최적화 한 후에 best_estimator_ 속성으로 해당 Estimator를 반환받을 수 있습니다.
감사합니다.
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아 그렇다면 cross는 사실상 정확도를 빠르게 확인하기 위함이고
학습된 정보를 기반으로 실데이테를 예측해보는건 kfold로 해야된다는 말씀이실까요?
(그냥 스플릿 트레인 테스트말고 5번 나눠서 하는 형식으로 하고 싶은 경우)
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안녕하십니까,
빨리 답변을 달아드린다는게 깜박 잊고 답변이 늦었습니다.
cross_val_score(dt_clf,X,y,cv=5) API로 인자로 들어가는 dt_clf가 call by reference 일 텐데, 내부 함수에서 dt_clf를 복사하는 것 같습니다. 때문에 API에서 복사된 dt_clf 를 5번 학습을 할텐데, 실제로 dt_clf는 학습된 객체가 아닙니다. 이게 API 설계를 그런식으로 한것 같습니다.
요약하자면 cross_val_score( ) 인자로 dt_clf 를 넣더라도 dt_clf 자체가 학습이 되지는 않고 dt_clf를 복제한 object 를 학습/검증 후 평균 메트릭을 반환합니다.
감사합니다.