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, kursun bir parçasıdır
R ile Ağaç Tabanlı Modellerle Machine Learning
Egzersiz talimatları
roc_auc()fonksiyonunu vepredictionstibble’ını kullanarak ROC eğrisi altında kalan alanı hesapla.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Calculate area under the curve
auc_result <- ___(___,
estimate = ___,
truth = ___)
print(paste("The area under the ROC curve is", round(auc_result$.estimate, 3)))