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연습 문제

ROC AUC

이전 연습 문제에서 그린 ROC 곡선은 꽤 좋은 결과를 보여주었습니다.

이번에는 ROC 곡선 아래 면적(AUC)을 계산하고, 앞서 사용한 다른 분류 지표들도 함께 확인해 보겠습니다.

confusion_matrix와 classification_report 함수는 미리 로드되어 있으며, 이전에 만든 logreg 모델과 X_train, X_test, y_train, y_test도 준비되어 있습니다. 모델이 예측한 테스트 세트 레이블은 y_pred에, 테스트 세트 관측값이 양성 클래스에 속할 확률은 y_pred_probs에 저장되어 있습니다.

knn 모델도 이미 생성되어 있고 성능 지표가 콘솔에 출력되어 있으므로, 두 모델 간의 roc_auc_score, confusion_matrix, classification_report를 비교해 보세요.

지침

100 XP
  • roc_auc_score를 임포트하세요.
  • 테스트 레이블과 양성 클래스 예측 확률을 전달하여 ROC AUC 점수를 계산하고 출력하세요.
  • 혼동 행렬(confusion matrix)을 계산하고 출력하세요.
  • classification_report()를 호출하세요.