AUC की गणना
AUC मान यह आँकता है कि कोई मॉडल ऑब्ज़र्वेशन्स को टार्गेट होने की कम संभावना से लेकर ज़्यादा संभावना तक कितनी अच्छी तरह क्रमबद्ध कर सकता है. Python में मॉडल का AUC निकालने के लिए roc_auc_score फ़ंक्शन इस्तेमाल किया जा सकता है. यह टार्गेट के true मान और प्रेडिक्शन्स को आर्ग्युमेंट्स के रूप में लेता है.
अब आप फिर से प्रेडिक्शन बनाएँगे, और उसके बाद उसका roc_auc_score निकालेंगे.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में प्रिडिक्टिव एनालिटिक्स परिचय
अभ्यास निर्देश
- पिछले चैप्टर का मॉडल
logregआपके लिए बनाया और फिट किया गया है, और DataFrameXमें बेसटेबल के प्रेडिक्टर कॉलम हैं. बेसटेबल में मौजूद ऑब्जेक्ट्स के लिए प्रेडिक्शन बनाएँ. predictionsका दूसरा कॉलम चुनें, क्योंकि इसमें टार्गेट के लिए प्रेडिक्शन होते हैं.- टार्गेट के true मान
yमें लोड हैं. मॉडल का AUC निकालने के लिएroc_auc_scoreफ़ंक्शन का उपयोग करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Make predictions
predictions = logreg.____(____)
predictions_target = predictions[:,____]
# Calculate the AUC value
auc = ____(____, ____)
print(round(auc,2))