用于比较树模型的 ROC 曲线
现在请您重复之前的练习，不过这次比较树模型。pROC() 已加载到您的工作区。树模型方法得到的 PD 预测保存在以下对象中：
predictions_undersamplepredictions_priorpredictions_loss_matrixpredictions_weights
本练习是课程的一部分
R 中的信用风险建模
练习说明
- 使用函数
roc(response, predictor)为各个树模型构造 ROC 对象。 - 使用前面创建的对象绘制 ROC 曲线。若要把它们绘制在同一张图上，对第一条 ROC 曲线（
ROC_undersample）使用plot()，对另外三个模型使用lines()叠加到同一图中。使用col参数将ROC_prior的曲线设为蓝色、ROC_loss_matrix为红色、ROC_weights为绿色。 - 为了更直观地比较 ROC 曲线的表现，请使用函数
auc()查看 AUC。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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