绘制 ROC 曲线

您再次看到，提升树模型的 AUC 最高。数值对比固然有用，但图形更直观！为何不把结果可视化呢？

您将通过在同一张图上绘制所有 ROC 曲线来展示模型表现。因为 AUC 就是 ROC 曲线下的面积，所以提升模型的曲线下面积应最大，并出现在图的左上角。

预测结果的 tibble preds_combined 仍已加载。

本练习是课程的一部分

R 中的树模型机器学习

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练习说明

重塑 preds_combined tibble：将所有以 "preds_" 开头的列转为行。把列名转换为 "model" 列，把取值转换为名为 "predictions" 的列。
按 model 分组结果。
计算所有阈值下的 ROC 值。
绘制这些曲线的图形可视化。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Reshape the predictions into long format
predictions_long <- tidyr::pivot_longer(___,
                                        cols = starts_with("___"),
                                        names_to = "___",
                                        values_to = "___")

predictions_long %>% 
  # Group by model
  ___(___) %>% 
  # Calculate values for every cutoff
  ___(truth = ___, 
      estimate = ___) %>%
  # Create a plot from the calculated data
  ___()

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