마지막에 AUC 까지 넣은 함수를 어떻게 실행하는지 모르겠습니다.

안녕하십니까, 

음, 질문을 정확히 이해하지 못했습니다만, 

피마 인디언 당뇨병 예측에서 def get_eval_by_threshold(y_test , pred_proba_c1, thresholds) 함수 사용을 물어보신 건가요? 

실습 예제 피마 인디언 당뇨병 예측.ipynb를 보시면  get_clf_eval() 함수가 아래와 같이 되어 있습니다. 

def get_clf_eval(y_test, pred=None, pred_proba=None):

    confusion = confusion_matrix( y_test, pred)

    accuracy = accuracy_score(y_test , pred)

    precision = precision_score(y_test , pred)

    recall = recall_score(y_test , pred)

    f1 = f1_score(y_test,pred)

    # ROC-AUC 추가 

    roc_auc = roc_auc_score(y_test, pred_proba)

    print('오차 행렬')

    print(confusion)

    # ROC-AUC print 추가

    print('정확도: {0:.4f}, 정밀도: {1:.4f}, 재현율: {2:.4f},\

    F1: {3:.4f}, AUC:{4:.4f}'.format(accuracy, precision, recall, f1, roc_auc))

적어주신 get_clf_eval(y_test , custom_predict) 는 잘못되어 있습니다. 

실습 예제의 get_eval_by_threshold()에서  get_clf_eval()함수의 인자는 세개 입니다. 

get_clf_eval(y_test , custom_predict, pred_proba_c1) 입니다. 

def get_eval_by_threshold(y_test , pred_proba_c1, thresholds):

    # thresholds 리스트 객체내의 값을 차례로 iteration하면서 Evaluation 수행.

    for custom_threshold in thresholds:

        binarizer = Binarizer(threshold=custom_threshold).fit(pred_proba_c1) 

        custom_predict = binarizer.transform(pred_proba_c1)

        print('임곗값:',custom_threshold)

        # roc_auc_score 관련 수정

        get_clf_eval(y_test , custom_predict, pred_proba_c1)

그래서 호출은 get_eval_by_threshold(y_test, pred_proba[:,1].reshape(-1,1), thresholds ) 로 하시면 됩니다. 

감사합니다.