Curvas ROC para comparação de modelos baseados em árvore

É hora de você repetir os exercícios anteriores, agora comparando os modelos baseados em árvore. O pROC() já está carregado no seu ambiente. As previsões de PD para os métodos baseados em árvore estão armazenadas nos objetos

predictions_undersample
predictions_prior
predictions_loss_matrix
predictions_weights

Este exercício faz parte do curso

Modelagem de Risco de Crédito em R

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Instruções do exercício

Construa os objetos ROC para os métodos baseados em árvore usando a função roc(response, predictor).
Use os objetos criados anteriormente para construir as curvas ROC. Para desenhá-las todas em um único gráfico, use plot() para a primeira curva ROC (para ROC_undersample) e lines() para adicionar as outras três ao mesmo gráfico. Use o argumento col para mudar a cor da curva de ROC_prior para azul, ROC_loss_matrix para vermelho e ROC_weights para verde.
Para entender melhor o desempenho das curvas ROC, consulte as AUCs usando a função auc().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Construct the objects containing ROC-information
ROC_undersample <- 
ROC_prior <-
ROC_loss_matrix <- 
ROC_weights <- 

# Draw the ROC-curves in one plot

  

    

# Compute the AUCs

Editar e executar o código