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Verificando os resultados do modelo

No exercício anterior, você marcou todas as observações como fraude se elas estivessem no percentil superior de 5% em distância do centróide do cluster. Ou seja, são os grandes outliers dos três clusters. Neste exercício, você já tem os dados escalonados e os rótulos divididos em conjuntos de treino e teste, então y_test está disponível. As previsões do exercício anterior, km_y_pred, também estão disponíveis. Vamos criar algumas métricas de desempenho e ver como você se saiu.

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Detecção de Fraudes em Python

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# Obtain the ROC score
print(____(____, ____))
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