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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

모델링 및 평가(분류)

test_data로 평가할 때 pred 행 개수와 test 행개수 틀림

해결된 질문

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동영상: 26:30

안녕하세요

trainset에서 tr, val 분류한 후 모델 설정 후 testset으로 roc_auc_score 평가를 하려고 함수를 적용했는데요

pred의 행의 수와 test_set 행의 수가 다르다는 오류가 떠서요.

선생님께서는 roc 평가를 할때 X_test[cols] 데이터와 X_val을 사용한 예측결과인 pred[:1]을 사용하셨는데 저는 그럼 행의 수가 다르다는 오류가 뜨네요ㅠㅠㅠ

# XGBoost

from xgboost import XGBClassifier

xgb = XGBClassifier()
xgb_fit = xgb.fit(X_tr[cols],y_tr)
xgb_pred = xgb.predict_proba(X_val[cols])

from sklearn.metrics import roc_auc_score
roc_auc_score(y_val,xgb_pred[:,1])
# 평가 데이터로 예측 및 csv파일 생성

summit = pd.DataFrame({
    "id" : X_test['id'],
    "income" : xgb_pred[:,1]
})

summit.to_csv("1111.csv",index=False)

##############위 코드 작성으로 생긱 오류부분################
ValueError: array length 2931 does not match index length 3257

 

 

답변 1

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퇴근후딴짓
지식공유자

처음 작업형2를 할 때 흔히 하는 실수입니다:)

train에서 분리해서 만든 val 는 검증용일 뿐입니다. 제출용이 아닙니다.

제출용은 test 파일입니다.

아래 에러는 X_test의 길이와 xgb_pred의 길이가 다르기 때문이에요 xgb_pred는 테스트를 예측한 것이 아니라 val을 예측했네요!

summit = pd.DataFrame({
    "id" : X_test['id'],
    "income" : xgb_pred[:,1]
})

#ValueError: array length 2931 does not match index length 3257
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