COURSE
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PROGRESS
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단원 데이터 구조화: AI 전처리 17 데이터의 규칙: 예측 로직 14 옷의 시너스: 판단 로직 1 예와 아니오: 판단 로직 6 닮은꼴 찾기: 관계 로직 7 최적의 경로: 강화 로직 7 층층이 지능: 신경망 로직 7 전체 목록
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확률 수치 확인하기(predict_proba)

40 P
QUESTION 04 #345
단순히 0 또는 1이라는 결과가 아니라, 인공지능이 각 클래스에 대해 확신하는 확률 수치를 직접 확인해 보세요.
main.py 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
import numpy as np

X = np.array([[10], [20], [30]])
y = np.array([0, 0, 1])

model = LogisticRegression().fit(X, y)

# [0일 확률, 1일 확률]을 반환하는 메서드 호출
probs = model.([[25]])
print(f"각 클래스별 확률: {probs}")
실행 결과 예시 
predict_proba
INTERACTIVE SHELL Shift + Enter 로 즉시 실행

📊 확신의 정도를 측정하다

인공지능이 "이 메일은 스팸입니다"라고 할 때, 51%의 확신으로 말하는 것과 99%의 확신으로 말하는 것은 큰 차이가 있습니다.

  • predict_proba: 모델의 속마음을 들여다보는 도구입니다.
  • 활용: 확률이 90% 이상인 것만 자동으로 차단하고, 50~90% 사이인 것은 "스팸 의심" 폴더로 보내는 등의 정교한 시스템 구현이 가능해집니다.