ROC 곡선 아래 면적
ROC 곡선 아래 면적(AUC)은 여러 성능 지표를 하나의 숫자로 요약해 모델의 성능을 아주 빠르게 평가할 수 있게 해 줍니다. 이런 이유로 분류 모델에서 매우 널리 쓰이는 성능 측정치예요.
AUC를 사용하면 성적 등급표처럼 모델 성능을 평가할 수 있습니다. A가 최고 등급입니다.
| 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 |
직전 연습 문제에서 만든 predictions 티블이 여전히 로드되어 있으니, 이를 사용해 모델의 AUC를 계산해 보세요.
이 연습은 강의의 일부입니다
R로 배우는 트리 기반 Machine Learning
연습 안내
roc_auc()함수와predictions티블을 사용해서 ROC 곡선 아래 면적을 계산하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___,
estimate = ___,
truth = ___)
print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))