Wykresy krzywych ROC
Ponownie przekonałeś się, że wzmocnione drzewo osiąga najwyższe AUC. Liczby są przydatne, ale wizualizacja mówi więcej! Zwizualizuj te wyniki i porównaj modele na jednym wspólnym wykresie.
Narysujesz krzywe ROC wszystkich modeli na jednym wykresie. Ponieważ AUC to dosłownie pole pod krzywą ROC, model wzmocniony powinien mieć największe pole pod krzywą i znajdować się najbliżej lewego górnego rogu wykresu.
Tibble z przewidywaniami, preds_combined, jest nadal wczytany.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Przekształć tibble
preds_combinedtak, aby wszystkie kolumny zaczynające się od"preds_"stały się wierszami zamiast kolumnami. Nazwy kolumn przenieś do kolumny"model", a wartości – do kolumny"predictions". - Pogrupuj wyniki według kolumny
model. - Oblicz wartości ROC dla wszystkich punktów odcięcia.
- Wygeneruj wykres krzywych.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Reshape the predictions into long format
predictions_long <- tidyr::pivot_longer(___,
cols = starts_with("___"),
names_to = "___",
values_to = "___")
predictions_long %>%
# Group by model
___(___) %>%
# Calculate values for every cutoff
___(truth = ___,
estimate = ___) %>%
# Create a plot from the calculated data
___()