ROC AUC
Đường cong ROC bạn đã vẽ ở bài trước trông khá hứa hẹn.
Giờ bạn sẽ tính diện tích dưới đường cong ROC (AUC), cùng với các chỉ số phân loại khác mà bạn đã dùng trước đó.
Các hàm confusion_matrix và classification_report đã được nạp sẵn cho bạn, cùng với mô hình logreg bạn đã xây dựng trước đó, cộng với X_train, X_test, y_train, y_test. Ngoài ra, nhãn dự đoán trên tập kiểm tra được lưu trong y_pred, và xác suất mỗi quan sát thuộc về lớp dương trên tập kiểm tra được lưu trong y_pred_probs.
Một mô hình knn cũng đã được tạo và các chỉ số hiệu năng đã được in ra bảng điều khiển, để bạn có thể so sánh roc_auc_score, confusion_matrix, và classification_report giữa hai mô hình.
Bài tập này là một phần của khóa học
Học có giám sát với scikit-learn
Hướng dẫn bài tập
- Import
roc_auc_score. - Tính và in điểm ROC AUC, truyền vào nhãn kiểm tra và xác suất dự đoán cho lớp dương.
- Tính và in ma trận nhầm lẫn.
- Gọi
classification_report().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Import roc_auc_score
____
# Calculate roc_auc_score
print(____(____, ____))
# Calculate the confusion matrix
print(____(____, ____))
# Calculate the classification report
print(____(____, ____))