Arean under ROC-kurvan
Arean under ROC-kurvan sammanfattar många olika prestandamått i ett enda tal och gör det enkelt att snabbt bedöma en modells prestanda. Därför är det ett av de vanligaste prestandamåtten för klassificeringsmodeller.
Med AUC kan du betygsätta modellens prestanda enligt följande betygsskala, där A är det högsta betyget:
| AUC | Betyg |
|---|---|
| 0,9 - 1 | A |
| 0,8 - 0,9 | B |
| 0,7 - 0,8 | C |
| 0,6 - 0,7 | D |
| 0,5 - 0,6 | E |
Nu ska du beräkna modellens AUC med hjälp av tibble-objektet predictions från föregående övning, som fortfarande är inläst.
Den här övningen är en del av kursen
Maskininlärning med trädbaserade modeller i R
Övningsinstruktioner
- Beräkna arean under ROC-kurvan med funktionen
roc_auc()och tibble-objektetpredictions.
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___,
estimate = ___,
truth = ___)
print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))