Pomiar AUC

W tym ćwiczeniu obliczysz AUC swoich modeli predykcji odejść klientów, aby wybrać najlepszy z nich. Użyj funkcji auc() z pakietu pROC. Funkcja przyjmuje dwa argumenty:

Prawdziwą etykietę odejścia w zbiorze testowym: test_set$Future.
Predykcję modelu: a. Dla regresji logistycznej – predykcję uzyskaną z funkcji predict. b. Dla lasu losowego – drugą kolumnę predykcji uzyskanej z funkcji predict.

Obiekty firstPredictions, secondPredictions, thirdPredictions oraz rfPredictions są już wczytane.

Który model osiąga najwyższą wartość AUC?

Możliwe odpowiedzi

Model regresji logistycznej 1 (z prostymi cechami sieciowymi)

Model regresji logistycznej 2 (z cechami opartymi na połączeniach)

Model regresji logistycznej 3 (ze wszystkimi cechami)

Model lasu losowego

ćwiczenie

Pomiar AUC

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}ćwiczenie

Instrukcje

Możliwe odpowiedzi

ćwiczenie