ROC eğrisi altında kalan alan
ROC eğrisi altında kalan alan (AUC), birçok performans ölçümünü tek bir sayıda özetler ve bir modelin performansını çok hızlı değerlendirmene olanak tanır. Bu yüzden, sınıflandırma modelleri için çok yaygın bir performans ölçütüdür.
AUC kullanarak, A’nın en iyi not olduğu bir notlandırma sistemiyle model performansını derecelendirebilirsin:
| AUC | Not |
|---|---|
| 0.9 - 1 | A |
| 0.8 - 0.9 | B |
| 0.7 - 0.8 | C |
| 0.6 - 0.7 | D |
| 0.5 - 0.6 | E |
Son egzersizden kalan ve hâlâ yüklü olan predictions tibble’ını kullanarak modelinin AUC’sini hesaplayacaksın.
Bu egzersiz
R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
roc_auc()fonksiyonunu vepredictionstibble’ını kullanarak ROC eğrisi altında kalan alanı hesapla.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___,
estimate = ___,
truth = ___)
print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))