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ROC 곡선

0.5 외의 컷오프 값을 선택할 수도 있지만, 가능한 컷오프가 너무 많아 수백 개의 표를 확인하는 일은 시간이 많이 듭니다. 이럴 때 ROC 곡선이 도움이 됩니다.

이 그래프는 추가 패키지 pROC의 함수 roc()로 만들 수 있습니다. roc() 함수는 입력으로 관측된 반응 벡터(일반적으로 0과 1로 인코딩)와 동일한 길이의 예측값 벡터를 받습니다. 관측된 HOPPINESS 구매는 choice.data 객체에서 얻을 수 있습니다. 예측값은 extended.model 객체에 fitted() 함수를 적용해 구합니다. 이렇게 생성된 roc 객체에 plot() 함수를 적용하면 해당 ROC 곡선을 그릴 수 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 만드는 반응 모형

강의 보기

연습 안내

  • 함수 library()를 사용해 추가 패키지 pROC를 불러오세요.
  • choice.data에서 HOPPINESS의 관측 구매를 가져와 객체 observed에 할당하세요.
  • 관측 반응(choice.data에서 얻은 값)과 extended.model에서 얻은 예측값을 사용해 함수 roc로 roc 객체를 만들고, 결과를 ROC라는 객체에 할당하세요.
  • ROC 객체에 함수 plot()을 적용해 ROC 곡선을 그리세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Load the pROC package

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

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

# Plot the ROC curve
코드 편집 및 실행