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道练习

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_undersample
  • predictions_prior
  • predictions_loss_matrix
  • predictions_weights

说明

100 XP
  • 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。