Curbele ROC și aria de sub curba ROC
Curbele ROC sunt folosite pentru a vizualiza performanța unui model de clasificare pe o gamă de praguri de probabilitate. O curbă ROC cu majoritatea punctelor aproape de colțul din stânga sus al graficului indică faptul că modelul de clasificare poate prezice corect atât rezultatele pozitive, cât și cele negative, pe o gamă largă de praguri de probabilitate.
Aria de sub această curbă oferă un rezumat sintetic al performanței modelului.
În acest exercițiu, vei crea o curbă ROC pe baza rezultatelor modelului tău de regresie logistică și vei calcula aria de sub curba ROC folosind yardstick.
Tibble-ul cu rezultatele modelului tău, telecom_results, a fost încărcat în sesiunea ta.
Acest exercițiu face parte din cursul
Modelare cu tidymodels în R
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Calculate metrics across thresholds
threshold_df <- ___ %>%
___(truth = ___, ___)
# View results
threshold_df