ROC eğrileri
0.5 dışında eşik değerleri de seçebilirsin ancak olası eşik sayısı yüksektir ve yüzlerce tabloya bakmak zaman alabilir. Bir ROC eğrisi oluşturmak bu konuda yardımcı olabilir.
Böyle bir grafik, pROC ek paketindeki roc() fonksiyonu kullanılarak oluşturulabilir. roc() fonksiyonu, girdi olarak gözlenen tepkiler vektörünü (genellikle 0 ve 1 olarak kodlanır) ve aynı uzunlukta tahmin edilen değerler vektörünü alır. Gözlenen HOPPINESS satın almalarını yine choice.data nesnesinden elde ediyorsun. Tahmin edilen değerler ise extended.model nesnesi üzerinde fitted() fonksiyonunu uygulayarak elde edilir. İlgili ROC eğrisi, ortaya çıkan roc nesnesi üzerinde plot() fonksiyonunu uygulayarak çizilir.
Bu egzersiz
R ile Tepki Modelleri Oluşturma
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
library()fonksiyonunu kullanarakpROCek paketini yükle.choice.dataiçindenHOPPINESSiçin gözlenen satın almaları elde et veobservedadlı bir nesneye ata.choice.dataiçindeki gözlenen tepkiler veextended.model'den elde edilen tahmin değerlerini kullanarakrocfonksiyonu ile birrocnesnesi oluştur. SonucuROCadlı bir nesneye ata.ROCnesnesi üzerindeplot()fonksiyonunu kullanarak ROC eğrisini çiz.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Load the pROC package
# Obtain the observed purchases
observed <- ___
# Create the Roc object
ROC <- roc(predictor = ___, response = ___)
# Plot the ROC curve