Traza una curva ROC

Como viste en el video, una curva ROC es un atajo muy útil para resumir el rendimiento de un clasificador en todos los posibles umbrales. Esto te ahorra mucho trabajo tedioso de calcular predicciones de clase para distintos umbrales y revisar la matriz de confusión de cada uno.

Mi paquete favorito para calcular curvas ROC es caTools, que incluye una función llamada colAUC(). Esta función es muy fácil de usar y, de hecho, puede calcular curvas ROC para varios predictores a la vez. En este caso, solo necesitas calcular la curva ROC para un único predictor, por ejemplo:

colAUC(predicted_probabilities, actual, plotROC = TRUE)

La función devolverá una puntuación llamada AUC (hablaremos de ello más adelante) y el argumento plotROC = TRUE mostrará la gráfica de la curva ROC para su inspección visual.