Este comando está disponible con el Módulo de análisis predictivo. Haga doble clic aquí para obtener información sobre cómo activar el módulo.
La curva ROC representa la tasa de verdaderos positivos (TPR), también conocida como potencia, en el eje Y. La curva ROC representa la tasa de falsos positivos (FPR), también conocida como error de tipo 1, en el eje X. El área bajo una curva ROC indica si el modelo es un buen clasificador.
El área bajo la curva con datos out-of-bag es de aproximadamente 0.90. Puede utilizar el área bajo la curva para comparar la precisión del Clasificación Random Forests® con otro modelo, como Clasificación TreeNet®.