Traçar uma curva ROC

Como você viu no vídeo, uma curva ROC é um atalho muito útil para resumir o desempenho de um classificador em todos os possíveis limiares. Isso evita muito trabalho repetitivo de calcular previsões de classe para vários limiares diferentes e examinar a matriz de confusão de cada um.

Meu pacote favorito para calcular curvas ROC é o caTools, que contém uma função chamada colAUC(). Essa função é bem fácil de usar e consegue calcular curvas ROC para vários preditores de uma só vez. Neste caso, você só precisa calcular a curva ROC para um preditor, por exemplo:

colAUC(predicted_probabilities, actual, plotROC = TRUE)

A função vai retornar uma métrica chamada AUC (falaremos mais sobre isso depois) e o argumento plotROC = TRUE vai exibir o gráfico da curva ROC para inspeção visual.