НачатьНачать бесплатно

ROC-кривые

Пороговое значение не обязательно должно быть равно 0.5 — его можно выбирать произвольно. Однако потенциальных пороговых значений очень много, и просматривать сотни таблиц крайне утомительно. Упростить эту задачу поможет ROC-кривая.

Построить такой график можно с помощью функции roc() из дополнительного пакета pROC. Функция roc() принимает на вход вектор наблюдаемых откликов (как правило, закодированных как 0 и 1) и вектор предсказанных значений той же длины. Наблюдаемые данные о покупках HOPPINESS берутся из объекта choice.data. Предсказанные значения получают, применив функцию fitted() к объекту extended.model. ROC-кривая строится с помощью функции plot(), применённой к полученному объекту roc.

Это упражнение является частью курса

Построение моделей отклика в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • Загрузите дополнительный пакет pROC с помощью функции library().
  • Извлеките из объекта choice.data наблюдаемые данные о покупках HOPPINESS и сохраните их в объект observed.
  • Создайте объект roc, применив функцию roc к наблюдаемым откликам из choice.data и предсказанным значениям, полученным из extended.model. Сохраните результат в объект с именем ROC.
  • Постройте ROC-кривую, применив функцию plot() к объекту ROC.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Load the pROC package

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

# Create the Roc object
ROC <- roc(predictor = ___, response = ___)

# Plot the ROC curve
Редактировать и запускать код