Curbe ROC pentru compararea modelelor bazate pe arbori de decizie

Este momentul să repeți exercițiile anterioare, de data aceasta comparând modelele bazate pe arbori de decizie. Pachetul pROC() este deja încărcat în spațiul tău de lucru. Predicțiile PD pentru metodele bazate pe arbori sunt stocate în obiectele

predictions_undersample
predictions_prior
predictions_loss_matrix
predictions_weights

Acest exercițiu face parte din cursul

Modelarea riscului de credit în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Construiește obiectele ROC pentru metodele bazate pe arbori de decizie folosind funcția roc(response, predictor).
Folosește obiectele create anterior pentru a trasa curbele ROC. Pentru a le afișa pe același grafic, utilizează plot() pentru prima curbă ROC (corespunzătoare ROC_undersample) și lines() pentru celelalte trei modele. Folosește argumentul col pentru a schimba culoarea curbei ROC_prior în albastru, a curbei ROC_loss_matrix în roșu și a curbei ROC_weights în verde.
Pentru a obține o imagine mai clară asupra performanței curbelor ROC, examinează valorile AUC folosind funcția auc().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Construct the objects containing ROC-information
ROC_undersample <- 
ROC_prior <-
ROC_loss_matrix <- 
ROC_weights <- 

# Draw the ROC-curves in one plot

  

    

# Compute the AUCs

Editează și rulează codul