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Vérifier les résultats du modèle

Dans l'exercice précédent, vous avez signalé toutes les observations comme fraude si elles se trouvent dans le top 5e centile de distance par rapport au centroïde du regroupement. Autrement dit, il s'agit des valeurs très aberrantes des trois clusters. Pour cet exercice, les données normalisées et les étiquettes sont déjà séparées en ensembles d'entraînement et de test, donc y_test est disponible. Les prédictions de l'exercice précédent, km_y_pred, sont aussi disponibles. Créons quelques mesures de performance pour voir vos résultats.

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Détection de fraude en Python

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Obtain the ROC score
print(____(____, ____))
Modifier et exécuter le code