content機械学習/分類モデルの性能評価を行ってみるPython機械学習分類ROC曲線AUC1.はじめに今回は、機械学習に使われる分類モデルの性能評価を、コードを作りながら行ってみます。2.データセット使用するデータセットは、sklearnに付属している乳ガンのデータです。X_test.shape)print(y_test.value_counts())データセットを学習データ:テストデータ=7:3で分割します。0:ガン患者が63個、です。3.分類モデル今回使用する分類モデルは8つです。後で、使い易い様に、パイプラインの形でまとめます。ハイパーパラメータはデフォルトです。neighbor)です。Regression)です。Machine)です。Machine)です。Tree)による分類モデルです。Boosting)です。8.MLP順伝播型ニューラルネットワークの一種である、多層パーセプトロンです。学習データとテストデータの精度(Accuracy)です。と一番優れていることが分かります。Matrix)といいます。精度は、(TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)で表されるわけですが、ガン検診の場合、FPが増えることにはある程度目をつぶり、FNをどれだけ下げられるかも重要な視点です。みると、ガン患者63人の内2人は間違えて正常に分類することが分かります。下記の4つの指標が得られます。4つの指標を表示するコードです。