1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
Connected

Bài tập

Đường cong ROC

Giờ hãy tạo đường cong ROC cho bộ phân loại random forest. Bước đầu tiên là tính xác suất dự đoán mà bộ phân loại trả về cho mỗi nhãn bằng phương thức .predict_proba(). Sau đó, bạn có thể dùng hàm roc_curve từ sklearn.metrics để tính tỷ lệ dương tính giả (false positive rate) và tỷ lệ dương tính thật (true positive rate), rồi vẽ chúng bằng matplotlib.

Một RandomForestClassifier được huấn luyện với 70% dữ liệu đã được fit và có sẵn trong workspace của bạn dưới tên clf.

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • Tính các xác suất dự đoán của clf.