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  3. R での tidymodels によるモデリング
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演習

ROC曲線とROC曲線下面積

ROC曲線は、確率しきい値を幅広く変化させたときの分類モデルの性能を可視化するために使います。プロットの左上隅付近に点が多いROC曲線は、広い範囲のしきい値にわたって、陽性・陰性のどちらも正しく予測できていることを示します。

この曲線の下面積は、モデル性能を要約するスコアとして解釈できます。

この演習では、ロジスティック回帰モデルの結果からROC曲線を作成し、yardstickを使ってROC曲線下面積を計算します。

モデル結果のtibbleであるtelecom_resultsは、すでにセッションに読み込まれています。

指示1 / 3

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  • telecom_results内の一意な確率しきい値ごとに、分類モデルの感度と特異度を含むtibble threshold_dfを作成します。
  • 結果を確認するためにthreshold_dfを表示します。