Zacznij terazZacznij za darmo

Krzywe ROC

Można też wybrać wartości odcięcia inne niż 0.5, jednak liczba potencjalnych progów jest duża, a przeglądanie setek tabel bywa bardzo czasochłonne. Z pomocą przychodzi krzywa ROC.

Taki wykres można utworzyć za pomocą funkcji roc() z pakietu dodatkowego pROC. Funkcja roc() przyjmuje jako argumenty wektor zaobserwowanych odpowiedzi (zazwyczaj zakodowanych jako 0 i 1) oraz wektor wartości przewidywanych o tej samej długości. Zaobserwowane zakupy HOPPINESS pobierasz z obiektu choice.data. Wartości przewidywane uzyskasz, stosując funkcję fitted() na obiekcie extended.model. Odpowiednią krzywą ROC tworzysz, wywołując funkcję plot() na wynikowym obiekcie roc.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Building Response Models in R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Wczytaj pakiet dodatkowy pROC za pomocą funkcji library().
  • Pobierz zaobserwowane zakupy HOPPINESS z obiektu choice.data i przypisz je do obiektu observed.
  • Utwórz obiekt roc, używając funkcji roc na zaobserwowanych odpowiedziach zawartych w choice.data oraz na wartościach przewidywanych uzyskanych z extended.model. Wynik przypisz do obiektu o nazwie ROC.
  • Narysuj krzywą ROC, wywołując funkcję plot() na obiekcie ROC.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Load the pROC package

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

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

# Plot the ROC curve
Edytuj i uruchom kod