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ROC-Kurven

Auch andere Cut-off-Werte als 0.5 sind möglich, aber die Zahl potenzieller Cut-offs ist hoch, und Hunderte von Tabellen durchzusehen, kostet Zeit. Eine ROC-Kurve kann dir dabei helfen.

So ein Diagramm erstellst du mit der Funktion roc() aus dem Zusatzpaket pROC. Die Funktion roc() erhält als Eingaben den Vektor der beobachteten Responses (typischerweise als 0 und 1 codiert) und einen Vektor gleich langer Vorhersagewerte. Die beobachteten HOPPINESS-Käufe erhältst du wieder aus dem Objekt choice.data. Die vorhergesagten Werte erhältst du, indem du die Funktion fitted() auf das Objekt extended.model anwendest. Die entsprechende ROC-Kurve erstellst du, indem du die Funktion plot() auf das resultierende roc-Objekt anwendest.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Response-Modelle in R erstellen

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Anleitung zur Übung

  • Lade das Zusatzpaket pROC mit der Funktion library().
  • Ermittle die beobachteten Käufe für HOPPINESS aus choice.data und weise sie einem Objekt observed zu.
  • Erzeuge ein roc-Objekt, indem du die Funktion roc auf die in choice.data enthaltenen beobachteten Responses und die aus dem extended.model erhaltenen Vorhersagewerte anwendest. Weise das Ergebnis einem Objekt ROC zu.
  • Zeichne die ROC-Kurve, indem du die Funktion plot() auf das Objekt ROC anwendest.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Load the pROC package

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

# Create the Roc object
ROC <- roc(predictor = ___, response = ___)

# Plot the ROC curve
Code bearbeiten und ausführen