Zacznij terazZacznij za darmo

Pole pod krzywą ROC

Pole pod krzywą ROC (AUC) sprowadza wiele różnych miar wydajności do jednej liczby, co pozwala szybko ocenić jakość modelu. Dlatego jest to jedna z najczęściej stosowanych miar dla modeli klasyfikacyjnych.

Dzięki AUC możesz oceniać model według systemu ocen, w którym A to najwyższa nota:

AUC Ocena
0,9 - 1 A
0,8 - 0,9 B
0,7 - 0,8 C
0,6 - 0,7 D
0,5 - 0,6 E

Obliczysz teraz AUC swojego modelu, korzystając z ramki danych predictions z poprzedniego ćwiczenia, która jest nadal wczytana.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Uczenie maszynowe z modelami drzewiastymi w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Oblicz pole pod krzywą ROC, używając funkcji roc_auc() i ramki danych predictions.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___, 
                  estimate = ___, 
                  truth = ___)

print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))
Edytuj i uruchom kod