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ROC曲線

0.5 以外のカットオフ値も選べますが、候補が多く、何百もの表を確認するのは時間がかかります。そこで ROC 曲線が役に立ちます。

このグラフはアドオンパッケージ pROC の関数 roc() で作成できます。roc() は、実測の応答ベクトル（通常は 0 と 1 で符号化）と、同じ長さの予測値ベクトルを入力に取ります。実測の HOPPINESS の購入は choice.data オブジェクトから取得します。予測値は、extended.model オブジェクトに関数 fitted() を適用して得られます。得られた roc オブジェクトに関数 plot() を適用すると、対応する ROC 曲線が作成されます。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶレスポンスモデル構築

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演習の手順

  • 関数 library() を使ってアドオンパッケージ pROC を読み込みます。
  • choice.data から HOPPINESS の実測購入データを取得し、オブジェクト observed に代入します。
  • 実測応答（choice.data に含まれるもの）と extended.model から得られる予測値を用いて関数 roc を実行し、roc オブジェクトを作成します。結果を ROC というオブジェクトに代入します。
  • ROC オブジェクトに対して関数 plot() を使い、ROC 曲線を描画します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Load the pROC package

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

# Create the Roc object
ROC <- roc(predictor = ___, response = ___)

# Plot the ROC curve
コードを編集して実行