Conocimientos prácticos útiles

1. Trazar una curva ROC ROC (Receiver Operating Characteristic)

Ya hemos introducido la curva ROC y la noción de AUC en el primer capítulo. El concepto no es muy complicado, pero algunas veces resulta difícil dibujar estas curvas al inicio. Se trata de curvas que sus compañeros esperan, por lo que aquí hay un código «hiperclásico» para generar una. AUC (Area Under the Curve)

Para construir nuestro conjunto de datos, usamos el código LHS que hemos visto más arriba, pero con 300 observaciones en lugar de 100.

Nuestro ejemplo usa árboles de decisión. Hicimos una función perturbada para generar clases binarias. Esta parte del código no es ninguna sorpresa.

require(caret) 
require(party) 
 
set.seed(1) 
y <- 10*df[,1] +                      # una función extraña 
     7* df[,2] * rnorm(nrow(df))+ 
     3*sin(df[,3])+ 
     2*sin(df[,4])*runif(nrow(df)) 
y <-  ifelse(y < 7,0,1)               # fabricación de clases 
sum(y)/length(y)                      # % clases ...
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