Cálculo de las curvas ROC y AUC

Los ejercicios anteriores han demostrado que la precisión es una medida muy engañosa del rendimiento del modelo en conjuntos de datos desequilibrados. Graficar el rendimiento del modelo ilustra mejor el compromiso entre un modelo demasiado agresivo y otro demasiado pasivo.

En este ejercicio crearás una curva ROC y calcularás el área bajo la curva (AUC) para evaluar el modelo de regresión logística de donaciones que construiste anteriormente.

Se ha cargado para ti el conjunto de datos donors con la columna de probabilidades previstas, donation_prob.

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Aprendizaje supervisado en R: Clasificación

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Instrucciones de ejercicio

Carga el paquete pROC.
Crea una curva ROC con roc() y las columnas de donaciones reales y previstas. Guarda el resultado como ROC.
Utiliza plot() para dibujar el objeto ROC. Especifica col = "blue" para colorear la curva de azul.
Calcula el área bajo la curva con auc().

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Load the pROC package


# Create a ROC curve
ROC <- roc(___, ___)

# Plot the ROC curve
plot(___, col = ___)

# Calculate the area under the curve (AUC)
auc(___)

Editar y ejecutar código