ÎncepețiÎncepe gratuit

Trasează curba ROC

Vizualizarea performanței unui model cu ajutorul curbei ROC îți permite să surprinzi performanța pentru toate pragurile posibile într-un singur grafic. Aceasta afișează sensibilitatea și specificitatea pentru fiecare prag în parte. Cu cât curba ROC este mai aproape de colțul din stânga sus, cu atât modelul este mai bun.

Vei prezice probabilitățile de clasă ale clienților de carduri de credit care au renunțat la servicii și vei reprezenta rezultatele ca o curbă ROC.

În mediu sunt deja încărcate model, un arbore de decizie antrenat pe setul de antrenament al clienților de carduri de credit, și datele de testare, customers_test.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește model pentru a prezice probabilitățile de clasă pe setul de testare.
  • Adaugă rezultatele la setul de testare folosind bind_cols() și salvează rezultatul ca predictions.
  • Calculează curba ROC a rezultatului.
  • Reprezintă grafic curba ROC folosind autoplot().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Predict probabilities on test set
predictions <- predict(___, 
                       ___, 
                       type = "___") %>% 
  # Add test set
  ___(customers_test)

# Calculate the ROC curve for all thresholds
roc <- ___(___,
           estimate = ___, 
           truth = ___)

# Plot the ROC curve
___
Editează și rulează codul