1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Machine Learning cu modele bazate pe arbori în Python
Connected

exercițiu

Evaluează clasificatorul AdaBoost

Acum că ai terminat de antrenat ada și ai calculat probabilitățile de obținere a clasei pozitive în setul de testare, este momentul să evaluezi scorul ROC AUC al lui ada. Reține că scorul ROC AUC al unui clasificator binar poate fi determinat folosind funcția roc_auc_score() din sklearn.metrics.

Array-urile y_test și y_pred_proba pe care le-ai calculat în exercițiul anterior sunt disponibile în spațiul tău de lucru.

Instrucțiuni

100 XP

  • Importă roc_auc_score din sklearn.metrics.

  • Calculează scorul ROC AUC al lui ada pe setul de testare, atribuie-l variabilei ada_roc_auc și afișează-l.