AdaBoost sınıflandırıcısını değerlendir
ada modelini eğitip test kümesinde pozitif sınıfı elde etme olasılıklarını tahmin ettiğine göre, şimdi ada'nın ROC AUC skorunu değerlendirme zamanı. İkili bir sınıflandırıcının ROC AUC skoru sklearn.metrics içindeki roc_auc_score() fonksiyonu kullanılarak hesaplanabilir.
Önceki egzersizde hesapladığın y_test ve y_pred_proba dizileri çalışma alanında mevcut.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning
Egzersiz talimatları
sklearn.metricsiçindenroc_auc_scorefonksiyonunu içe aktar.ada'nın test kümesi ROC AUC skorunu hesapla,ada_roc_aucdeğişkenine ata ve yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Import roc_auc_score
____
# Evaluate test-set roc_auc_score
____ = ____(____, ____)
# Print roc_auc_score
print('ROC AUC score: {:.2f}'.format(ada_roc_auc))