ROC曲線を描く

ROC曲線でモデルの性能を可視化すると、すべての閾値における性能を1つのプロットにまとめて確認できます。各閾値での感度と特異度が示されます。ROC曲線が「左上」に近いほど、モデルは良いといえます。

ここでは、クレジットカード顧客の解約（churn）のクラス確率を予測し、結果をROC曲線としてプロットします。

modelはすでに読み込まれており、クレジットカード顧客の学習データで学習した決定木です。テストデータはcustomers_testとして用意されています。