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임곗값 배열에 대한 질문입니다.
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강의 약 9분 44초즈음에 보면
변환된 분류 결정 임곗값 배열의 Shape는 147이고
나머지는 148의 값을 갖습니다.
저의 경우, sklearn 0.23.1 버전으로 돌리고 있으며,
임곗값= 143, 나머진 각각 144로 1개씩 더 많습니다.
보면 (버전의 다름과 상관없이) 임계값의 배열수보다 1씩 더 많은 결과가 발생하는데요,
임계값이 정밀도, 재현율에 비하여 1개씩 부족한 이유에 대하여 알 수 있을까요?
답변 1
6
권 철민
지식공유자
안녕하십니까,
precision_recall_curve() 함수가 그렇게 반환을 하고 있습니다.
즉 precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(...) 이면,
precisions과 recalls는 threshold 배열 대비 1개가 더 원소가 많은데, precision의 경우 이 1개가 맨 마지막 원소이고 값이 1이 들어갑니다. 즉 threshold가 완전 무한대(값 1)일 때 precision은 1이라는 의미이며, 마찬가지로 recalls는 맨 마지막 원소에 값이 0 이 들어값니다. 즉 threshold가 완전 무한대(값 1)일 때 recall은 0 이라는 의미 입니다.
아래 API 정보에서 확인할 수 있습니다.
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.precision_recall_curve.html
감사합니다.