Cálculo das curvas ROC e AUC

Os exercícios anteriores demonstraram que a precisão é uma medida muito enganosa do desempenho do modelo em conjuntos de dados desequilibrados. O gráfico do desempenho do modelo ilustra melhor a troca entre um modelo que é excessivamente agressivo e um que é excessivamente passivo.

Neste exercício, você criará uma curva ROC e calculará a área sob a curva (AUC) para avaliar o modelo de regressão logística das doações que você criou anteriormente.

O conjunto de dados donors com a coluna de probabilidades previstas, donation_prob, foi carregado para você.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizagem supervisionada em R: Classificação

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Instruções do exercício

Carregue o pacote pROC.
Crie uma curva ROC com roc() e as colunas de doações reais e previstas. Armazene o resultado como ROC.
Use plot() para desenhar o objeto ROC. Especifique col = "blue" para colorir a curva de azul.
Calcule a área sob a curva com auc().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Load the pROC package


# Create a ROC curve
ROC <- roc(___, ___)

# Plot the ROC curve
plot(___, col = ___)

# Calculate the area under the curve (AUC)
auc(___)

Editar e executar o código