Curvas ROC e área sob a curva ROC
Curvas ROC são usadas para visualizar o desempenho de um modelo de classificação ao longo de uma faixa de limiares de probabilidade. Uma curva ROC com a maioria dos pontos próxima ao canto superior esquerdo do gráfico indica que o modelo consegue prever corretamente tanto os resultados positivos quanto os negativos em uma ampla faixa de limiares de probabilidade.
A área sob essa curva fornece um resumo do desempenho do modelo em forma de "nota".
Neste exercício, você vai criar uma curva ROC a partir dos resultados do seu modelo de regressão logística e calcular a área sob a curva ROC com yardstick.
A tibble com os resultados do seu modelo, telecom_results, já foi carregada na sua sessão.
Este exercício faz parte do curso
Modelagem com tidymodels em R
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Calculate metrics across thresholds
threshold_df <- ___ %>%
___(truth = ___, ___)
# View results
threshold_df