用增益曲线评估失业率模型
在上一个练习中，您已经对 female_unemployment 做出了预测，并可视化了预测值与残差。
现在，您还将使用 WVPlots::GainCurvePlot()（文档）函数，绘制 unemployment_model 的预测与实际 female_unemployment 的增益曲线。
当排序相对数值更重要时，增益曲线可以帮助您检查模型的预测排序是否与真实结果的排序一致。
调用 GainCurvePlot() 的形式如下：
GainCurvePlot(frame, xvar, truthvar, title)
其中：
frame是一个数据框；xvar和truthvar是字符串，分别为frame中预测列与真实结果列的列名；title是图形标题。
当预测的排序与真实排序完全一致时，相对 Gini 系数为 1。模型排序较差时，相对 Gini 系数接近 0，甚至可能为负。
数据框 unemployment（其中也包含预测值）和模型 unemployment_model 已为您准备好，可直接使用。
本练习是课程的一部分
R 中的监督学习：回归
练习说明
- 使用
library()加载WVPlots包。 - 绘制增益曲线。将图标题设为 "Unemployment model"。模型的预测排序是否正确？
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# unemployment (with predictions) is available
summary(unemployment)
# unemployment_model is available
summary(unemployment_model)
# Load the package WVPlots
___
# Plot the Gain Curve
___(___, ___, ___, "Unemployment model")