ROC 曲線下面積（AUC）

ROC 曲線下面積（AUC）は、複数の評価指標を1つの数値に要約し、モデルの性能を素早く把握できる指標です。そのため、分類モデルの評価で非常によく使われます。

AUC を使うと、成績評価のようにモデルの性能をランク付けできます。A が最上位です。

AUC	Grade
0.9 - 1	A
0.8 - 0.9	B
0.7 - 0.8	C
0.6 - 0.7	D
0.5 - 0.6	E

前の演習で作成し、引き続き読み込まれている predictions ティブルを使って、モデルの AUC を計算しましょう。

この演習はコースの一部です

Rで学ぶTree-Based ModelsによるMachine Learning

コースを見る

演習の手順

roc_auc() 関数と predictions ティブルを使って、ROC 曲線下面積を計算してください。

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。

# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___, 
                  estimate = ___, 
                  truth = ___)

print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))

コードを編集して実行