.predict_proba 예측 형식

이전에 랜포를 소개하는 글에서 모델 학습 방법을 소개하면서 예측하는 방법도 같이 언급했었다.

여기서는 조금 다른 예측 방법을 소개한다.

캣부스트로 학습을 시켜준 코드를 먼저 확인해보자.

from catboost import CatBoostClassifier
cbc = CatBoostClassifier(verbose = 200)
cbc.fit(train2, train['OutcomeType'])

여기서는 OutcomeType 셀에 대해서 학습을 시켜준 것 같다.
이 셀의 내용을 확인해보자.

위와 같이 몇개의 클래스로 분류된다.
그렇다면 위 몇개의 클래스가 각각 몇 퍼센트의 확률로 예측되는지 궁금할 것이다.
이때 사용하는 코드이다.

result = cbc.predict_proba(test2)
result

결과를 확인해보자.

각 행에 대해서 각각의 클래스가 될 확률이 몇 퍼센트인지 수치가 나온다.
어떤 클래스가 몇 번째인지 알고 싶다면, sub을 출력해서 확인하는 방법도 있다.
우선 sub을 확인해보자.

이것은 sub의 column내용이다. 알파벳 순으로 정렬되어 있는 걸 확인할 수 있는데,
위의 .predict_proba도 마찬가지로 알파벳 순으로 출력되게 된다!

이제 우리가 하고싶은 일은 아마 저 숫자들을 sub안으로 옮기는 일 일 것이다.

sub.iloc[:,1:] = result
sub

예측한 값들을 .iloc을 이용하여 sub파일의 해당 셀에 넣어주면 된다!

실행한 결과이다.