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연습 문제

ROC 곡선 그리기

ROC 곡선으로 모델 성능을 시각화하면 가능한 모든 임곗값에서의 성능을 하나의 그래프로 모아 볼 수 있어요. 각 임곗값에 대한 민감도와 특이도를 함께 보여줍니다. ROC 곡선이 그래프에서 더 ‘왼쪽 위’로 올라갈수록 모델이 더 좋습니다.

이제 신용카드 고객의 이탈 여부에 대한 클래스 확률을 예측하고, 그 결과를 ROC 곡선으로 그려 보겠습니다.

미리 로드된 model은 신용카드 고객 학습용 데이터셋으로 학습한 의사결정나무이고, 테스트 데이터는 customers_test입니다.

지침

100 XP
  • 테스트 세트에 대해 model을 사용해 클래스 확률을 예측하세요.
  • 예측 결과를 bind_cols()로 테스트 세트에 추가하고, 결과를 predictions로 저장하세요.
  • 해당 결과의 ROC 곡선을 계산하세요.
  • autoplot()을 사용해 ROC 곡선을 그리세요.