Comprobando los resultados del modelo
En el ejercicio anterior marcaste como fraude todas las observaciones que estaban en el percentil 95 superior de distancia al centroide del clúster. Es decir, eran los valores atípicos de los tres clústeres. Para este ejercicio ya tienes los datos escalados y las etiquetas divididas en entrenamiento y prueba, por lo que y_test está disponible. También tienes las predicciones del ejercicio anterior, km_y_pred. Vamos a crear algunas métricas de rendimiento y ver qué tal lo hiciste.
Este ejercicio forma parte del curso
Fraud Detection in Python
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Obtain the ROC score
print(____(____, ____))