AUC を計算する

AUC は、モデルが観測値を「ターゲットである確率が低い順から高い順」にどれだけ適切に並べ替えられるかを評価する指標です。Python では、roc_auc_score 関数でモデルの AUC を計算できます。これは、目的変数の真の値と予測値を引数に取ります。

ここでは、まず予測を作成し、その後で roc_auc_score を計算します。

前の章で作成・学習済みのモデル logreg と、ベーステーブルの説明変数列を含む DataFrame X が用意されています。ベーステーブル中の各オブジェクトに対して予測を作成してください。
predictions の2列目を選択してください。ここにターゲットの予測確率が入っています。
目的変数の真の値は y に読み込まれています。roc_auc_score 関数を使ってモデルの AUC を計算してください。