モデルを評価する

このコースを通して、Machine Learning を使って心疾患を分類するプロジェクトに取り組んできました。データセットのクリーニング、特徴量エンジニアリング、モデルの学習を無事に完了しました。

ここでは、これまで学んだ手法を使ってモデル評価を行います。適切な誤差指標で Machine Learning モデルを評価し、評価結果を可視化し、デプロイに向けて過学習の可能性を見極めます。この演習の終わりには、モデル評価と可視化手法についての理解をより深められるはずです。

• 学習済みのロジスティック回帰モデルは model として読み込まれています
• KFold と cross_val_score は sklearn.model_selection からインポート済みです
• confusion_matrix は sklearn.metrics からインポート済みです。
• 変数 heart_disease_df_X と heart_disease_df_y はすでにインポートされています。