BaşlayınÜcretsiz başlayın

ROC eğrilerini çiz

Yine boosted tree'nin en yüksek AUC değerini verdiğini gördün. Sayılar güzel ama görseller daha etkileyici! Neden bu sonuçları görselleştirmiyorsun?

Tüm ROC eğrilerini tek bir ortak grafikte çizerek model performansını göstereceksin. AUC, ROC eğrisinin altındaki alan olduğuna göre, boosted modelin ROC eğrisinin altındaki alan en büyük olmalı ve grafiğin sol üst köşesine en yakın eğri olmalı.

Tahmin tibble'ı preds_combined hâlâ yüklü.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • preds_combined tibble'ını, "preds_" ile başlayan tüm sütunlar sütun yerine satır olacak şekilde yeniden şekillendir. İsimleri "model" adlı bir sütuna, değerleri de "predictions" adlı bir sütuna dönüştür.
  • Sonuçları model'e göre grupla.
  • Tüm eşik değerleri için ROC değerlerini hesapla.
  • Eğrilerin görsel grafiğini üret.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Reshape the predictions into long format
predictions_long <- tidyr::pivot_longer(___,
                                        cols = starts_with("___"),
                                        names_to = "___",
                                        values_to = "___")

predictions_long %>% 
  # Group by model
  ___(___) %>% 
  # Calculate values for every cutoff
  ___(truth = ___, 
      estimate = ___) %>%
  # Create a plot from the calculated data
  ___()
Kodu Düzenle ve Çalıştır