Kom igångKom igång gratis

ROC-kurvor

Det går att välja andra gränsvärden än 0.5, men antalet möjliga gränsvärden är stort och det kan ta lång tid att gå igenom hundratals tabeller. Att skapa en ROC-kurva kan underlätta detta.

En sådan graf skapar du med funktionen roc() från tilläggspaketet pROC. Funktionen roc() tar som indata en vektor med observerade responsvärden (vanligtvis kodade som 0 och 1) samt en vektor med predikterade värden av samma längd. De observerade köpen av HOPPINESS hämtar du från objektet choice.data. De predikterade värdena får du genom att tillämpa funktionen fitted() på objektet extended.model. Motsvarande ROC-kurva skapas sedan genom att tillämpa funktionen plot() på det resulterande roc-objektet.

Den här övningen är en del av kursen

Bygga responsmodeller i R

Visa kurs

Övningsinstruktioner

  • Ladda tilläggspaketet pROC med hjälp av funktionen library().
  • Hämta de observerade köpen av HOPPINESS från choice.data och tilldela dem till ett objekt som heter observed.
  • Skapa ett roc-objekt genom att använda funktionen roc på de observerade responsvariablerna i choice.data och de predikterade värdena från extended.model. Tilldela resultatet till ett objekt som heter ROC.
  • Rita ROC-kurvan med hjälp av funktionen plot() på objektet ROC.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

# Load the pROC package

# Obtain the observed purchases
observed <- ___

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

# Plot the ROC curve
Redigera och kör kod