Výpočet AUC
Hodnota AUC měří, jak dobře model dokáže seřadit pozorování od nejnižší po nejvyšší pravděpodobnost příslušnosti k cílové třídě. V Pythonu slouží k výpočtu AUC funkce roc_auc_score, které předáš skutečné hodnoty cílové proměnné a predikce modelu.
Nejprve znovu vytvoříš predikce a pak vypočítáš roc_auc_score.
Toto cvičení je součástí kurzu
Introduction to Predictive Analytics in Python
Pokyny k cvičení
- Model
logregz předchozí kapitoly už je pro tebe připravený a natrénovaný. DataFrameXobsahuje sloupce prediktorů ze základní tabulky. Vytvoř predikce pro objekty v této tabulce. - Vyber druhý sloupec z
predictions, protože obsahuje predikce pro cílovou proměnnou. - Skutečné hodnoty cílové proměnné jsou načtené v
y. Pomocí funkceroc_auc_scorevypočítej AUC modelu.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Make predictions
predictions = logreg.____(____)
predictions_target = predictions[:,____]
# Calculate the AUC value
auc = ____(____, ____)
print(round(auc,2))