Curvas ROC y área bajo la curva ROC
Las curvas ROC se usan para visualizar el rendimiento de un modelo de clasificación a lo largo de un rango de umbrales de probabilidad. Una curva ROC con la mayoría de puntos cerca de la esquina superior izquierda del gráfico indica que un modelo de clasificación puede predecir correctamente tanto los resultados positivos como los negativos en un amplio rango de umbrales.
El área bajo esta curva ofrece un resumen del rendimiento del modelo similar a una calificación.
En este ejercicio, crearás una curva ROC a partir de los resultados de tu modelo de regresión logística y calcularás el área bajo la curva ROC con yardstick.
El tibble con los resultados de tu modelo, telecom_results, ya está cargado en tu sesión.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelado con tidymodels en R
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
# Calculate metrics across thresholds
threshold_df <- ___ %>%
___(truth = ___, ___)
# View results
threshold_df