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연습 문제

AUC 계산하기

AUC 값은 모델이 관측치를 "타깃일 확률이 낮음"에서 "타깃일 확률이 높음"으로 얼마나 잘 순서를 매기는지를 평가합니다. Python에서는 roc_auc_score 함수를 사용해 모델의 AUC를 계산할 수 있어요. 이 함수는 타깃의 실제 값과 예측값을 인수로 받습니다.

이제 roc_auc_score를 계산하기 전에, 다시 한 번 예측을 만들어 보세요.

지침

100 XP
  • 지난 챕터에서 생성해 학습해 둔 모델 logreg가 제공되어 있고, DataFrame X에는 베이스테이블의 예측 변수 열이 들어 있어요. 베이스테이블의 관측치에 대해 예측을 만드세요.
  • 타깃에 대한 예측이 담긴 predictions의 두 번째 열을 선택하세요.
  • 타깃의 실제 값은 y에 로드되어 있어요. roc_auc_score 함수를 사용해 모델의 AUC를 계산하세요.