用 ROC 曲線比較樹為基礎的模型

現在請你重做先前的練習，不過這次要比較樹為基礎的模型。pROC() 已載入到你的工作環境。樹為基礎方法的 PD 預測已存放在這些物件中：

predictions_undersample
predictions_prior
predictions_loss_matrix
predictions_weights

本練習屬於課程

R 的信用風險建模

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練習說明

使用 roc(response, predictor) 函式，為各個樹為基礎的方法建立 ROC 物件。
用前一步建立的物件繪製 ROC 曲線。要把它們畫在同一張圖上，先對 ROC_undersample 使用 plot() 畫出第一條 ROC 曲線，再對其餘三個模型使用 lines() 加到同一張圖。使用 col 引數將 ROC_prior 的曲線設為藍色、ROC_loss_matrix 為紅色、ROC_weights 為綠色。
為了更了解 ROC 曲線的表現，使用 auc() 函式查看 AUC。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

# Construct the objects containing ROC-information
ROC_undersample <- 
ROC_prior <-
ROC_loss_matrix <- 
ROC_weights <- 

# Draw the ROC-curves in one plot

  

    

# Compute the AUCs

編輯並執行程式碼