ตรวจสอบผลลัพธ์ของโมเดล
ในแบบฝึกหัดก่อนหน้า คุณได้ทำเครื่องหมายการสังเกตทั้งหมดว่าเป็นการฉ้อโกง หากค่าระยะห่างจาก centroid ของคลัสเตอร์อยู่ใน เปอร์เซ็นไทล์ที่ 5 สูงสุด กล่าวคือ ข้อมูลเหล่านี้คือ outlier ของสามคลัสเตอร์ นั่นเอง สำหรับแบบฝึกหัดนี้ ข้อมูลที่ผ่านการ scale แล้วและ label ถูกแบ่งเป็น training set และ test set ไว้ให้แล้ว โดย y_test พร้อมใช้งาน รวมถึงผลการพยากรณ์จากแบบฝึกหัดก่อนหน้า km_y_pred ก็พร้อมใช้งานเช่นกัน มาสร้าง performance metrics และดูว่าโมเดลทำได้ดีแค่ไหน
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Python
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Obtain the ROC score
print(____(____, ____))