1. Learn
    2. /
  2. Cursuri
    3. /
  3. Supervised Learning în R: Clasificare
Connected

Exercițiu

Calcularea curbelor ROC și a AUC

Exercițiile anterioare au arătat că acuratețea poate fi o măsură înșelătoare a performanței unui model pe seturi de date dezechilibrate. Reprezentarea grafică a performanței modelului ilustrează mai bine compromisul dintre un model prea agresiv și unul prea pasiv.

În acest exercițiu vei crea o curbă ROC și vei calcula aria de sub curbă (AUC) pentru a evalua modelul de regresie logistică pentru donații pe care l-ai construit anterior.

Setul de date donors, care include coloana cu probabilitățile prezise, donation_prob, a fost încărcat pentru tine.

Instrucțiuni

100 XP
  • Încarcă pachetul pROC.
  • Creează o curbă ROC cu roc(), folosind coloanele cu donațiile reale și cele prezise. Stochează rezultatul ca ROC.
  • Folosește plot() pentru a desena obiectul ROC. Specifică col = "blue" pentru a colora curba în albastru.
  • Calculează aria de sub curbă cu auc().