1. Nauka
    2. /
  2. Kursy
    3. /
  3. Uczenie maszynowe z caret w R
Connected

ćwiczenie

Narysuj krzywą ROC

Jak widziałeś w filmie, krzywa ROC to bardzo wygodny sposób na podsumowanie działania klasyfikatora dla wszystkich możliwych progów decyzyjnych. Dzięki temu unikasz żmudnego obliczania prognoz klas dla wielu różnych progów i sprawdzania macierzy pomyłek dla każdego z nich.

Do obliczania krzywych ROC polecam pakiet caTools, który zawiera funkcję colAUC(). Jest bardzo prosta w użyciu i potrafi jednocześnie wyznaczać krzywe ROC dla wielu predyktorów. W tym przypadku wyznaczasz krzywą ROC dla jednego predyktora, np.:

colAUC(predicted_probabilities, actual, plotROC = TRUE)

Funkcja zwróci wartość AUC (więcej na ten temat za chwilę), a argument plotROC = TRUE spowoduje wyświetlenie wykresu krzywej ROC do wizualnej analizy.

Instrukcje

100 XP

W twoim środowisku pracy załadowane są obiekty model, test i train z poprzedniego ćwiczenia, korzystające z danych sonar.

  • Przewidź prawdopodobieństwa (tj. type = "response") na zbiorze testowym i zapisz wynik jako p.
  • Narysuj krzywą ROC na podstawie przewidywanych prawdopodobieństw ze zbioru testowego.