모델성능평가 '.score()'매서드

최근 머신러닝 공부를 하다가 모델 성능 평가에서 헷갈리는 부분이 생겼다. 모델의 성능을 평가할 때, 왜 model.score(test_X, test_y)를 사용하는지, 그리고 왜 model.score(predicted, test_y)가 아닌지 궁금했다. 이 글은 그 과정에서 배운 내용을 기록한 것이다.

.score() 메서드의 역할

.score() 메서드는 모델의 성능을 평가하는 데 사용된다. 기본적으로 이 메서드는 두 가지 입력값, 즉 데이터 X와 정답 y를 받는다. 내부적으로 predict(X)를 호출해 예측값을 생성하고, 이 예측값과 실제 정답 y를 비교해 성능을 평가한다. 분류 모델의 경우, 정확도가 계산되고, 회귀 모델의 경우 R² 점수가 반환된다.

왜 model.score(predicted, test_y)가 아닌가?

처음에는 model.score(predicted, test_y)가 더 자연스럽다고 생각했다. 이미 예측된 값인 predicted를 사용해 평가하는 것이 직관적으로 보였기 때문이다. 그러나 이는 잘못된 접근이다. .score() 메서드는 내부적으로 predict()를 실행해 예측을 수행하도록 설계되었다. predicted를 직접 전달하면, 예측 과정을 생략하게 되고, 메서드의 원래 의도와 맞지 않게 된다.

올바른 평가 방법: model.score(test_X, test_y)

모델의 성능을 올바르게 평가하려면 model.score(test_X, test_y)를 사용해야 한다. 이 방법이 모델의 성능을 정확하게 측정할 수 있는 방법이다. test_X 데이터를 통해 예측을 수행한 후, 그 결과를 test_y와 비교하기 때문에, 평가 과정이 정확하게 이루어진다.

결론

model.score() 메서드를 사용할 때, 입력값이 X와 y라는 것을 명확히 이해해야 한다. 예측된 값을 직접 넘기는 것은 잘못된 방법이며, 모델의 성능을 평가할 때는 model.score(test_X, test_y)를 사용하는 것이 올바른 접근이다. 이 과정을 통해 모델 평가에 대한 이해를 조금 더 깊게 할 수 있었다.