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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

정밀도와 재현율의 트레이드오프(Trade off) - 01

분류 결정 임곗값이 너무 낮아질 경우

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안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다!

분류결정 임곗값에 대해서 강의를 들을땐 잘 이해가 됐었는데 복습하면서 정리하다보니 제가 잘 이해가 안되는 부분이 있어 질문드립니다.

예를 들어, 분류 결정 임곗값이 0.3까지 낮아졌다고 할 때 pred_proba array에서 [0.49, 0.51] 이런 식으로 나온 경우 결국 0이나, 1이나 둘 다 임곗값은 넘었는데 어떤 걸로 예측하나요?

임곗값을 0.5로 설정했을땐 이럴 일이 없겠지만 임곗값을 낮췄을 때 어떻게 분류가 되는지 궁금합니다.

확률 간의 비교를 해서 더 높은 확률로 분류를 하는지 아니면 단순히 둘 다 넘었을 땐 positive로 분류하는 건지 알고싶습니다!

감사합니다.

답변 1

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권 철민
지식공유자

안녕하십니까,

분류 결정 임계 값은 Positive 값의 확률값에 영향을 줍니다.

따라서 분류 결정 임계값이 0.3 이고 predict probability 가 [0.49, 0.51]이면 0.51이 0.3 보다 크므로 1(positive)로 예측합니다.

[0.69, 0.31]이 되더라도 분류 결정 임계값이 0.3이면 1로 예측합니다.

감사합니다.

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minglet
질문자

빠른 답변 감사합니다!

아 그러면 결국 positive의 확률이 임계값을 넘느냐 안 넘느냐만 판단하는거군요!

감사합니다. 이해됐습니다! ㅎㅎ

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