1. Lära sig
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning
Connected

exercise

ROC 曲線下面積（AUC）

ROC 曲線下面積（AUC）は、複数の評価指標を1つの数値に要約し、モデルの性能を素早く把握できる指標です。そのため、分類モデルの評価で非常によく使われます。

AUC を使うと、成績評価のようにモデルの性能をランク付けできます。A が最上位です。

AUC Grade
0.9 - 1 A
0.8 - 0.9 B
0.7 - 0.8 C
0.6 - 0.7 D
0.5 - 0.6 E

前の演習で作成し、引き続き読み込まれている predictions ティブルを使って、モデルの AUC を計算しましょう。

Instruktioner

100 XP
  • roc_auc() 関数と predictions ティブルを使って、ROC 曲線下面積を計算してください。