Scikit-Learn의 score/accuracy_score

문제제기

머신러닝을 복습하던 과정에 두 가지의 함수의 차이가 궁금해졌다.

• Scikit-learn 머신러닝 모델의 score 메소드
• Scikit-learn의 metrics 모듈의 accuracy_score 함수

문제분석

• score 메소드와 accuracy_score 함수의 정의와 설명을 파악하고자 공식 문서를 확인했다.
  
  

• accuracy_score 함수는 단순히 예측값과 결괏값을 비교하여 얼마나 일치하는지 비교한다.

• score 메소드는 임의로 하나씩 확인한 결과, 각각의 모델마다 scoring 방식이 다르게 적용되고 있었다.

문제해결

• 두 가지 큰 차이점은

1. accuracy_score를 사용하기 위해서는 모델의 예측값이 필요했다.
2. score 메소드는 클래스별로 다르게 정의되어 있었으며, 모델의 예측값을 별도로 구할 필요가 없었다.
   
   

• 하지만 대부분의 분류 모델에서는 accuracy_score 함수와 score 메소드가 동일한 동작을 한다고 한다.
  - 자세한 내용은 다음을 참고하자

출처

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.accuracy_score.html?highlight=accuracy_score#sklearn.metrics.accuracy_score
https://scikit-learn.org/stable/search.html?q=score
https://www.kaggle.com/getting-started/27261