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연습 문제

ROC 곡선과 ROC 곡선 아래 면적

ROC 곡선은 다양한 확률 임곗값에서 분류 모델의 성능을 시각화하는 데 사용돼요. 플롯의 왼쪽 위 모서리 근처에 점들이 많이 몰려 있는 ROC 곡선은, 넓은 범위의 확률 임곗값에서 모델이 양성과 음성 결과를 모두 잘 예측하고 있음을 뜻합니다.

이 곡선 아래 면적은 모델 성능을 요약한 일종의 등급 지표를 제공합니다.

이번 연습에서는 로지스틱 회귀 모델 결과로부터 ROC 곡선을 만들고, yardstick으로 ROC 곡선 아래 면적을 계산해 보겠습니다.

모델 결과 tibble인 telecom_results가 세션에 로드되어 있습니다.

지침 1/3

undefined XP
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    3
  • 분류 모델의 민감도와 특이도를 telecom_results의 고유한 확률 임곗값별로 담은 tibble threshold_df를 생성하세요.
  • 결과를 확인하기 위해 threshold_df를 출력하세요.