計算 AUC
AUC 用來評估模型把觀測值從「成為目標的機率低」到「成為目標的機率高」排序的能力。在 Python 中，可以用 roc_auc_score 函式計算模型的 AUC。它需要目標的真實值以及模型的預測作為引數。
你將先再次產生預測，然後再計算其 roc_auc_score。
本練習屬於課程
Python 預測分析入門
練習說明
- 已替你建立並擬合上一章的模型
logreg，而資料框X包含基礎表（basetable）的預測變數欄位。請為基礎表中的觀測物件建立預測。 - 選取
predictions的第 2 欄，因為其中包含目標的預測機率。 - 目標的真實值已載入在
y。使用roc_auc_score函式計算模型的 AUC。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# Make predictions
predictions = logreg.____(____)
predictions_target = predictions[:,____]
# Calculate the AUC value
auc = ____(____, ____)
print(round(auc,2))