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Área bajo la curva ROC

El área bajo la curva ROC resume muchas otras estimaciones de rendimiento en un solo número y te permite evaluar muy rápido el desempeño de un modelo. Por eso, es una medida de rendimiento muy común para modelos de clasificación.

Usando AUC, puedes calificar el rendimiento de un modelo con un sistema de notas, donde A es la mejor:

AUC Nota
0.9 - 1 A
0.8 - 0.9 B
0.7 - 0.8 C
0.6 - 0.7 D
0.5 - 0.6 E

Vas a calcular el AUC de tu modelo usando el tibble predictions del ejercicio anterior, que sigue cargado.

Este ejercicio forma parte del curso

Machine Learning con modelos basados en árboles en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Calcula el área bajo la curva ROC usando la función roc_auc() y el tibble predictions.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___, 
                  estimate = ___, 
                  truth = ___)

print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))
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