Tính ROC và AUC

Các bài trước đã cho thấy độ chính xác có thể gây hiểu lầm nghiêm trọng khi đánh giá mô hình trên tập dữ liệu mất cân bằng. Việc trực quan hóa hiệu năng mô hình sẽ giúp bạn thấy rõ hơn sự đánh đổi giữa một mô hình quá “hung hăng” và một mô hình quá “thụ động”.

Trong bài này, bạn sẽ tạo đường cong ROC và tính diện tích dưới đường cong (AUC) để đánh giá mô hình logistic regression dự đoán quyên góp mà bạn đã xây dựng trước đó.

Bộ dữ liệu donors cùng với cột xác suất dự đoán, donation_prob, đã được nạp sẵn cho bạn.

Bài tập này là một phần của khóa học

Học có giám sát trong R: Phân loại

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Nạp gói pROC.
Tạo đường cong ROC bằng roc() với các cột giá trị thực tế và dự đoán của quyên góp. Lưu kết quả vào ROC.
Dùng plot() để vẽ đối tượng ROC. Chỉ định col = "blue" để tô màu đường cong thành xanh dương.
Tính diện tích dưới đường cong với auc().

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

# Load the pROC package


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

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

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

Chỉnh sửa và Chạy Mã