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演習

ROC曲線

糖尿病の有無を予測するロジスティック回帰モデルを構築しました。次は、決定閾値の変化に伴って真陽性率と偽陽性率がどのように変わるかを、ROC曲線で可視化しましょう。

テストラベル y_test、テストデータが正クラスに属する予測確率 y_pred_probs、そして matplotlib.pyplot（plt としてインポート済み）があらかじめ読み込まれています。

ROC曲線を作成し、その結果を解釈しましょう。

指示1 / 2

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  • roc_curve をインポートしてください。
  • y_test と y_pred_probs を使ってROC曲線の値を計算し、結果を fpr、tpr、thresholds に解凍してください。
  • 偽陽性率を横軸、真陽性率を縦軸にとってグラフを描画してください。