Calcularea AUC

Valoarea AUC evaluează cât de bine poate ordona un model observațiile, de la probabilitate mică de a fi țintă la probabilitate mare. În Python, funcția roc_auc_score poate fi folosită pentru a calcula AUC-ul modelului. Aceasta primește valorile reale ale țintei și predicțiile ca argumente.

Vei face din nou predicții, după care vei calcula roc_auc_score.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în analitica predictivă în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Modelul logreg din capitolul anterior a fost creat și antrenat pentru tine, iar DataFrame-ul X conține coloanele predictor din tabelul de bază. Generează predicții pentru obiectele din tabelul de bază.
Selectează a doua coloană din predictions, deoarece aceasta conține predicțiile pentru variabila țintă.
Valorile reale ale țintei sunt încărcate în y. Folosește funcția roc_auc_score pentru a calcula AUC-ul modelului.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Make predictions
predictions = logreg.____(____)
predictions_target = predictions[:,____]

# Calculate the AUC value
auc = ____(____, ____)
print(round(auc,2))

Editează și rulează codul