A curva de ganho para avaliar o modelo de desemprego

No exercício anterior, você fez previsões sobre female_unemployment e visualizou as previsões e os resíduos. Agora, você também vai traçar a curva de ganho das previsões do unemployment_model em relação ao female_unemployment real usando a função WVPlots::GainCurvePlot() (docs).

Em situações em que a ordem é mais importante do que os valores exatos, a curva de ganho ajuda você a verificar se as previsões do modelo ordenam no mesmo sentido que o desfecho real.

Chamadas para a função GainCurvePlot() são assim:

GainCurvePlot(frame, xvar, truthvar, title)

once

frame é um data frame
xvar e truthvar são strings com os nomes das colunas de previsão e do desfecho real de frame
title é o título do gráfico

Quando as previsões ordenam exatamente na mesma ordem, o coeficiente de Gini relativo é 1. Quando o modelo ordena mal, o coeficiente de Gini relativo fica próximo de zero ou até negativo.

O data frame unemployment, que também contém as previsões, e o modelo unemployment_model estão disponíveis para você usar.

Este exercício faz parte do curso

Aprendizado Supervisionado em R: Regressão

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Instruções do exercício

Carregue o pacote WVPlots usando library().
Trace a curva de ganho. Dê ao gráfico o título "Unemployment model". As previsões do modelo ordenam corretamente?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# unemployment (with predictions) is available
summary(unemployment)

# unemployment_model is available
summary(unemployment_model)

# Load the package WVPlots
___

# Plot the Gain Curve
___(___, ___, ___, "Unemployment model")

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