최적 결과 활용하기

그리드 서치 결과를 분석하는 일도 중요하지만, 최종 목표는 실용적인 부분입니다. 추정기(estimator) 객체를 사용해 테스트 세트에 대한 예측을 만들고자 해요.

이 객체는 그리드 서치 객체의 best_estimator_ 속성을 통해 접근할 수 있어요.

이제 best_estimator_ 속성을 확인하고, 예측을 수행한 뒤, 평가 점수를 계산해 보겠습니다. 먼저 기본 predict를 사용해 클래스 예측을 만들고, 이후 roc-auc 점수를 계산하려면 predict 대신 predict_proba를 사용해야 합니다. roc-auc는 계산을 위해 확률 점수가 필요하기 때문이에요. 양성 클래스의 확률을 얻기 위해 슬라이스 [:,1]을 사용합니다.