scikit-learnで決定木での分類結果をROC曲線とAUCで評価するテクノロジースポンサーリンク前回モデルの性能検証に関して、クロスバリデーションについて書きました。www.superi.jpサンプリングデータにバラツキがある際にクロスバリデーションしてから性能評価を行います。モデル自体の性能評価はROC曲線下面積(AUC)で行います。ROCとかAUCの詳細は他を参照していただきたいですが、モデルの評価にAUCを利用する意図としてはサンプル自体に偏りのあるデータ(ラベルAとラベルBのデータのうちAが9割占める)ようなデータの場合、ラベルAって予測しとけば当たる確率高いやん?、そんなモデルってどうよってのを考慮して評価するためです。いうわけで決定木でモデルを作成して、AUCで評価してみましょう。load_iris()次に決定木でモデリングです。iris.target)predict関数で予測します。classification_report関数で精度と再現率、f1スコア、サンプル数が返ってきます。150次にpredict_proba関数で予測確率を計算します。ここではvirginicaかどうかの予測です。予測確率と実際の正答率からroc_curve関数でROC曲線を計算します。pos_label=2)さっき計算したROCをグラフ化。Rate")plt.show()AUC関数でAUCを計算します。tpr)0.9929高いっすね。そもそも学習データとテストデータが同じなんで当然っすね。scikit-learnで決定木での分類結果をROC曲線とAUCで評価する関連記事2019-03-30【FX】Pythonでローソク足をプロットする前回、為替レートの5分足のヒストリカルデータを入手しました。...2017-03-26XGBoostのハイパーパラメータをチューニングする前回、XGBoostで予測モデルを作成しました。前回まででXGBoostのインストールが終わりました。読者になる@superi56566561をフォローお問い合わせお問い合わせはこちらからスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。