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Área sob a curva ROC

A área sob a curva ROC resume várias outras estimativas de desempenho em um único número e permite avaliar o desempenho de um modelo rapidamente. Por isso, é uma medida muito comum para modelos de classificação.

Usando o AUC, você pode classificar o desempenho de um modelo em um sistema de notas, em que A é a melhor:

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

Você vai calcular o AUC do seu modelo usando o tibble predictions do último exercício, que ainda está carregado.

Este exercício faz parte do curso

Machine Learning com modelos baseados em árvores em R

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Instruções do exercício

  • Calcule a área sob a curva ROC usando a função roc_auc() e o tibble predictions.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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

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