正解率だけではない評価

この演習では、正解率を見るだけでなく、基本的な決定木モデルに対して ROC 曲線の AUC を評価します。ランダムな分類器のベースラインは AUC が 0.5 であることを思い出してください。したがって、目標は 0.5 より高いスコアを達成することです。

X は特徴量の DataFrame、y は目的変数の DataFrame として利用可能です。sklearn と pandas（pd）もワークスペースで利用できます。

このセットアップを使って、ROC 曲線の AUC を確認していきます。