[파이썬 머신러닝 완벽 가이드] 3장. (3) F1 스코어와 AUC 스코어

04. F1 스코어 지난번 포스팅에서 정밀도와 재현율에 대해서 살펴보았죠? 이 두 지표는 어느 하나에 치중하는 것이 아니라 보완적인 관계를 가지는 것이 중요하다고 했습니다. 이 점에 초점을 맞춘 것이 F1 스코어입니다. F1 스코어는 정밀도와 재현율 값 중 어느 한 쪽으로 치우치지 않을 때 더 높은 값을 가집니다. F1 스코어의 공식은 다음과 같습니다. 사이킷런에서는 F1 스코어를 구하기 위해 f1_score()이라는 API를 제공합니다. import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression titanic_df = pd.read_csv('titanic_train.csv') y_titanic_df = titanic_df['Survived'] X_titanic_df = titanic_df.drop('Survived', ...

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