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Latihan

AdaBoost 分類器を評価する

テストセットで陽性クラスとなる確率を ada で予測し終えたので、次は ada の ROC AUC スコアを評価しましょう。2値分類器の ROC AUC スコアは、sklearn.metrics の roc_auc_score() 関数で求められることを思い出してください。

前の演習で計算した配列 y_test と y_pred_proba は、ワークスペースで利用できます。

Instruksi

100 XP

  • sklearn.metrics から roc_auc_score をインポートします。

  • テストセットにおける ada の ROC AUC スコアを計算し、ada_roc_auc に代入して出力してください。