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Dibuja la curva ROC

Visualizar el rendimiento del modelo con una curva ROC te permite reunir el rendimiento en todos los posibles umbrales en una sola gráfica. Muestra la sensibilidad y la especificidad para cada umbral. Cuanto más "arriba y a la izquierda" esté una curva ROC, mejor es el modelo.

Vas a predecir las probabilidades de clase de clientes de tarjeta de crédito que han causado churn y a representar los resultados como una curva ROC.

Tienes precargados un model, que es un árbol de decisión entrenado con el conjunto de entrenamiento de clientes de tarjetas de crédito, y los datos de prueba, customers_test.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning con modelos basados en árboles en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa model para predecir probabilidades de clase sobre el conjunto de prueba.
  • Añade los resultados al conjunto de prueba con bind_cols() y guarda el resultado como predictions.
  • Calcula la curva ROC del resultado.
  • Representa la curva ROC con autoplot().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Predict probabilities on test set
predictions <- predict(___, 
                       ___, 
                       type = "___") %>% 
  # Add test set
  ___(customers_test)

# Calculate the ROC curve for all thresholds
roc <- ___(___,
           estimate = ___, 
           truth = ___)

# Plot the ROC curve
___
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