ÎncepețiÎncepe gratuit

Aria de sub curba ROC

Aria de sub curba ROC condensează mai multe estimări ale performanței într-un singur număr, permițându-ți să evaluezi rapid un model. Din acest motiv, este una dintre cele mai frecvent utilizate măsuri de performanță pentru modelele de clasificare.

Cu ajutorul AUC, poți nota performanța unui model folosind un sistem de calificative, unde A este cel mai bun:

AUC Calificativ
0,9 - 1 A
0,8 - 0,9 B
0,7 - 0,8 C
0,6 - 0,7 D
0,5 - 0,6 E

Vei calcula AUC-ul modelului tău folosind tibble-ul predictions din exercițiul anterior, care este încă încărcat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning cu modele bazate pe arbori în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Calculează aria de sub curba ROC folosind funcția roc_auc() și tibble-ul predictions.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___, 
                  estimate = ___, 
                  truth = ___)

print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))
Editează și rulează codul