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Exercise

ROC曲線

糖尿病かどうかを予測するためのロジスティック回帰モデルを構築できました。次は、意思決定しきい値を変化させたときの真陽性率と偽陽性率の関係を可視化するために、ROC曲線を描画します。

テスト用の正解ラベル y_test と、テストデータが陽性クラスに属する予測確率 y_pred_probs は、matplotlib.pyplot を plt として読み込んだ状態で、あらかじめ用意されています。

ROC曲線を作成し、その結果を解釈しましょう。

Instructions 1/2

undefined XP
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  • roc_curve をインポートします。
  • 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 にアンパックします。
  • 偽陽性率に対する真陽性率をプロットします。