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

ćwiczenie

Narysuj krzywą ROC

Wizualizacja wydajności modelu za pomocą krzywej ROC pozwala zebrać informacje o jego działaniu dla wszystkich możliwych progów klasyfikacji na jednym wykresie. Pokazuje czułość i swoistość dla każdego progu. Im bardziej krzywa ROC przesuwa się w górę i w lewo, tym lepszy jest model.

Przewidujesz prawdopodobieństwa przynależności do klas dla klientów kart kredytowych, którzy zrezygnowali z usług, a wyniki przedstawiasz w postaci krzywej ROC.

Wczytany jest już model – drzewo decyzyjne wytrenowane na zbiorze treningowym klientów kart kredytowych – oraz dane testowe customers_test.

Instrukcje

100 XP
  • Użyj model, aby przewidzieć prawdopodobieństwa klas na zbiorze testowym.
  • Dodaj wyniki do zbioru testowego za pomocą bind_cols() i zapisz rezultat jako predictions.
  • Oblicz krzywą ROC na podstawie wyników.
  • Zwizualizuj krzywą ROC za pomocą autoplot().