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  3. マーケティングアナリティクス：Pythonで顧客解約を予測する
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ROC曲線

それでは、ランダムフォレスト分類器のROC曲線を作成していきます。最初のステップは、分類器の.predict_proba()メソッドを使って、各ラベルに対する予測確率を計算することです。次に、sklearn.metricsのroc_curve関数を使って、偽陽性率（false positive rate）と真陽性率（true positive rate）を算出し、matplotlibでプロットします。

学習データ70%で学習したRandomForestClassifierがデータに適合済みで、ワークスペース内でclfとして利用できます。

Instruktioner 1 / 4

undefined XP
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  • clfの予測確率を計算します。