Я хочу оценить модель логистической регрессии (двоичное событие), используя две меры: 1. model.score и матрицу путаницы, которая дает мне 81% точности классификации 2. Кривая ROC (с использованием AUC), которая возвращает 50%значение
Являются ли эти два результата противоречием?Возможно ли, что я что-то делаю, но все еще не могу найти это
y_pred = log_model.predict(X_test)
accuracy_score(y_test , y_pred)
cm = confusion_matrix( y_test,y_pred )
y_test.count()
print (cm)
tpr , fpr, _= roc_curve( y_test , y_pred, drop_intermediate=False)
roc = roc_auc_score( y_test ,y_pred)
введите описание изображения здесь 