Curvas ROC para comparar modelos basados en árboles

Es hora de que repitas los ejercicios anteriores, ahora comparando los modelos basados en árboles. pROC() ya está cargado en tu espacio de trabajo. Las predicciones de PD para los métodos basados en árboles están guardadas en los objetos:

predictions_undersample
predictions_prior
predictions_loss_matrix
predictions_weights

Este ejercicio forma parte del curso

Modelización del riesgo de crédito en R

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Instrucciones del ejercicio

Construye los objetos ROC para los métodos basados en árboles usando la función roc(response, predictor).
Usa los objetos creados anteriormente para construir las curvas ROC. Para dibujarlas todas en una misma figura, usa plot() para la primera curva ROC (para ROC_undersample) y lines() para añadir los otros tres modelos al mismo gráfico. Utiliza el argumento col para cambiar el color de la curva de ROC_prior a azul, ROC_loss_matrix a rojo y ROC_weights a verde.
Para tener una mejor idea del rendimiento de las curvas ROC, consulta las AUC usando la función auc().

ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.

# Construct the objects containing ROC-information
ROC_undersample <- 
ROC_prior <-
ROC_loss_matrix <- 
ROC_weights <- 

# Draw the ROC-curves in one plot

  

    

# Compute the AUCs

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