Обчислення ROC-кривих і AUC

Попередні вправи показали, що точність є дуже хибною мірою якості моделі на незбалансованих наборах даних. Графік продуктивності моделі краще ілюструє компроміс між надто агресивною моделлю та надто обережною.

У цій вправі ви створите ROC-криву та обчислите площу під кривою (AUC), щоб оцінити модель логістичної регресії для пожертв, яку ви будували раніше.

Набір даних donors зі стовпцем передбачених ймовірностей donation_prob уже завантажено для вас.

Ця вправа є частиною курсу

Наглядове навчання в R: Класифікація

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Імпортуйте пакет pROC.
Створіть ROC-криву за допомогою roc() і стовпців фактичних та передбачених пожертв. Збережіть результат як ROC.
Використайте plot(), щоб намалювати об'єкт ROC. Укажіть col = "blue", щоб зафарбувати криву в синій колір.
Обчисліть площу під кривою за допомогою auc().

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Load the pROC package


# Create a ROC curve
ROC <- roc(___, ___)

# Plot the ROC curve
plot(___, col = ___)

# Calculate the area under the curve (AUC)
auc(___)

Редагувати та запускати код