Misurare l'AUC

In questo esercizio calcolerai l'AUC dei tuoi modelli di previsione del churn per trovare il migliore. Usa la funzione auc() del pacchetto pROC. La funzione ha due argomenti:

1. L'etichetta reale di churn nel test set, test_set$Future.
2. La predizione del modello:
   a. Per la regressione logistica, è la predizione ottenuta dalla funzione predict.
   b. Per la random forest, è la seconda colonna della predizione ottenuta dalla funzione predict.

Gli oggetti firstPredictions, secondPredictions, thirdPredictions e rfPredictions sono già stati caricati per te.

Quale modello ha il valore di AUC più alto?