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木ベースモデルを比較するためのROC曲線

ここまでの演習を振り返り、今度は木ベースのモデル同士を比較してみましょう。pROC() はすでにワークスペースに読み込まれています。木ベース手法によるPD予測は次のオブジェクトに格納されています。

  • predictions_undersample
  • predictions_prior
  • predictions_loss_matrix
  • predictions_weights

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演習の手順

  • 関数 roc(response, predictor) を使って、木ベース手法のROCオブジェクトを作成します。
  • 先ほど作成したオブジェクトを使ってROC曲線を作成します。1つのプロットにすべて描くには、最初のROC曲線（ROC_undersample）には plot() を使い、残り3つのモデルは同じプロットに lines() で追加します。曲線の色は、col 引数で ROC_prior を青、ROC_loss_matrix を赤、ROC_weights を緑に指定します。
  • ROC曲線の性能を把握するため、auc() を使ってAUCを確認しましょう。

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。

# Construct the objects containing ROC-information
ROC_undersample <- 
ROC_prior <-
ROC_loss_matrix <- 
ROC_weights <- 

# Draw the ROC-curves in one plot

  

    

# Compute the AUCs
コードを編集して実行