Trasează o curbă ROC
Așa cum ai văzut în video, o curbă ROC este un instrument extrem de util pentru a rezuma performanța unui clasificator la toate pragurile posibile. Astfel, scapi de munca migăloasă de a calcula predicțiile de clasă pentru fiecare prag în parte și de a examina matricea de confuzie pentru fiecare caz.
Pachetul preferat pentru calculul curbelor ROC este caTools, care conține o funcție numită colAUC(). Această funcție este foarte ușor de utilizat și poate calcula curbe ROC pentru mai mulți predictori simultan. În cazul de față, trebuie să calculezi curba ROC pentru un singur predictor, de exemplu:
colAUC(predicted_probabilities, actual, plotROC = TRUE)
Funcția va returna un scor numit AUC (mai multe detalii urmează) și, cu argumentul plotROC = TRUE, vei obține și graficul curbei ROC pentru inspecție vizuală.
Acest exercițiu face parte din cursul
Machine Learning cu caret în R
Instrucțiuni pentru exercițiu
model, test și train din exercițiul anterior, bazate pe datele sonar, sunt deja încărcate în spațiul tău de lucru.
- Prezice probabilitățile (adică
type = "response") pe setul de testare, apoi stochează rezultatul înp. - Trasează o curbă ROC folosind probabilitățile prezise pe setul de testare.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Predict on test: p
# Make ROC curve