ROC曲線のAUC
次のコードを実行したときの出力として、正しいものを1つ選べ。
from sklearn.metrics import roc_auc_score
print(roc_auc_score([0, 0, 1, 1], [0.1, 0.4, 0.35, 0.8]))- A
1.0 - B
0.5 - C
0.25 - D
0.75
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正解：D
AUC は、ランダムに選んだ正例が負例より高いスコアを得る確率。1.0 が完全、0.5 がランダムと同じ。
| 順 | 実行する行 | 実行後の変数 |
|---|---|---|
| 1 | `from sklearn.metrics import roc_auc_score` | — |
| 2 | `print(roc_auc_score([0, 0, 1, 1], [0.1, 0.4, …` | — |
| 結果 | 実際の出力 | 0.75 |
- A
誤り。0.35 は 0.4 より低い。
- B
誤り。ランダムより良い。
- C
誤り。ペアの 3/4 が正しく順序づけられている。
- D
正しい。正例と負例のペア 4 組のうち、正例のスコアの方が高いのは 3 組。
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