AICE ASSOCIATE/5회 모의고사 13번-2025년도 이패스 교재
안녕하십니까
모의고사 AICE ASSOCIATE pg.480 (5회 13번 )쪽 관련하여 궁금한 점이 있어 문의드립니다
13번 모의고사 답이 아래와 같았습니다
하지만 모델명.predict(X_test)가 들어가야 하는 자리가 아닌지 문의드립니다
X_test같은 경우 (X_valid)에서 스케일링을 거쳐 넣은 변수입니다
모델로 예측을 할 때는 스케일링을 거친 데이터(X_test)를 넣은 다음 y_valid같과 비교하는 게 맞다고 생각하는데 왜 답지에서는 (X_valid)로 넣었는지 알 수 있을까요?
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제가 생각한 정답은 아래와 같습니다
lgbmc_predict = lgbmc.predict(X_test)
xgbc_predict = xgbc.predict(X_test)
print("LightGBM")
print("Accuracy:", accuracy_score(y_valid, lgbmc_predict))
print("F1 Score:", f1_score(y_valid, lgbmc_predict))
print("XGBoost")
print("Accuracy:", accuracy_score(y_valid, xgbc_predict))
print("F1 Score:", f1_score(y_valid, xgbc_predict))
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이패스 인강에 기재된 정답
lgbmc_predict = lgbmc.predict(X_valid)
xgbc_predict = xgbc.predict(X_valid)
print("LightGBM")
print("Accuracy:", accuracy_score(y_valid, lgbmc_predict))
print("F1 Score:", f1_score(y_valid, lgbmc_predict))
print("XGBoost")
print("Accuracy:", accuracy_score(y_valid, xgbc_predict))
print("F1 Score:", f1_score(y_valid, xgbc_predict))
댓글
안녕하세요 질의주셔서 감사합니다.
문의주신 내용 확인해보니, 해당 부분은 코드 작성 과정에서 제가 잘못 기재한 부분이 맞습니다.
말씀해주신 것처럼 모델 예측 시에는 학습 과정과 동일하게 스케일링이 적용된 데이터(X_test 또는 변환된 검증 데이터)를 사용하는 것이 맞습니다. 따라서 model.predict(X_valid)가 아니라 model.predict(X_test)가 들어가는 것이 올바른 코드입니다.
혼란을 드린점 죄송합니다.
친절한 답변 감사드립니다 선생님!
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