{"id":1586,"date":"2023-07-25T18:29:30","date_gmt":"2023-07-25T18:29:30","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/"},"modified":"2023-07-25T18:29:30","modified_gmt":"2023-07-25T18:29:30","slug":"no-nella-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/","title":{"rendered":"Come calcolare l&#39;auc (area sotto la curva) in r"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-logistica-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">La regressione logistica<\/a> \u00e8 un metodo statistico che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Per valutare quanto bene un modello di regressione logistica si adatta a un set di dati, possiamo esaminare i due parametri seguenti:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Sensibilit\u00e0:<\/strong> probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato positivo per un&#8217;osservazione quando il risultato \u00e8 effettivamente positivo. Questo \u00e8 anche chiamato il \u201cvero tasso positivo\u201d.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Specificit\u00e0:<\/strong> la probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato negativo per un&#8217;osservazione quando il risultato \u00e8 effettivamente negativo. Questo \u00e8 anche chiamato \u201cvero tasso negativo\u201d.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Un modo per visualizzare queste due misurazioni \u00e8 creare una <strong>curva ROC<\/strong> , che sta per curva &#8220;caratteristica operativa del ricevitore&#8221;.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo \u00e8 un grafico che mostra la sensibilit\u00e0 lungo l&#8217;asse y e (1 \u2013 specificit\u00e0) lungo l&#8217;asse x. Un modo per quantificare l&#8217;efficacia del modello di regressione logistica nella classificazione dei dati \u00e8 calcolare <strong>l&#8217;AUC<\/strong> , che sta per &#8220;area sotto la curva&#8221;.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pi\u00f9 l\u2019AUC \u00e8 vicino a 1, migliore \u00e8 il modello.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il seguente esempio passo passo mostra come calcolare l&#8217;AUC per un modello di regressione logistica in R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 1: caricare i dati<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Innanzitutto, caricheremo il set di dati <strong>predefinito<\/strong> dal pacchetto <strong>ISLR<\/strong> , che contiene informazioni sull&#8217;eventuale inadempienza di varie persone su un prestito.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#load dataset\n<\/span>data &lt;- ISLR::Default\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of dataset\n<\/span>head(data)\n\n  default student balance income\n1 No No 729.5265 44361.625\n2 No Yes 817.1804 12106.135\n3 No No 1073.5492 31767.139\n4 No No 529.2506 35704.494\n5 No No 785.6559 38463.496\n6 No Yes 919.5885 7491.559\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 2: adattare il modello di regressione logistica<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente, adatteremo un modello di regressione logistica per prevedere la probabilit\u00e0 che un individuo vada in default:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<\/span>set. <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#Use 70% of dataset as training set and remaining 30% as testing set\n<\/span>sample &lt;- sample(c(TRUE, FALSE), nrow(data), replace= <span style=\"color: #008000;\">TRUE<\/span> , prob=c(0.7,0.3))\ntrain &lt;- data[sample, ]\ntest &lt;- data[!sample, ] \n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit logistic regression model\n<\/span>model &lt;- glm(default~student+balance+income, family=\" <span style=\"color: #008000;\">binomial<\/span> \", data=train)<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Passaggio 3: calcolare l&#8217;AUC del modello<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Successivamente utilizzeremo la funzione <strong>auc()<\/strong> del pacchetto <strong>pROC<\/strong> per calcolare l&#8217;AUC del modello. Questa funzione utilizza la seguente sintassi:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">nessuno(risposta, prevista)<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ecco come utilizzare questa funzione nel nostro esempio:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#calculate probability of default for each individual in test dataset\n<\/span>predicted &lt;- predict(model, test, type=\" <span style=\"color: #008000;\">response<\/span> \")\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate AUC\n<\/span><span style=\"color: #993300;\">library<\/span> (pROC)\nauc(test$default, predicted)\n\nSetting levels: control = No, case = Yes\nSetting direction: controls &lt; boxes\nArea under the curve: 0.9437\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;AUC del modello risulta essere <strong>0,9437<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Poich\u00e9 questo valore \u00e8 vicino a 1, ci\u00f2 indica che il modello sta facendo un ottimo lavoro nel prevedere se un individuo andr\u00e0 in default o meno sul proprio prestito.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La regressione logistica \u00e8 un metodo statistico che utilizziamo per adattare un modello di regressione quando la variabile di risposta \u00e8 binaria. Per valutare quanto bene un modello di regressione logistica si adatta a un set di dati, possiamo esaminare i due parametri seguenti: Sensibilit\u00e0: probabilit\u00e0 che il modello preveda un risultato positivo per un&#8217;osservazione [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Come calcolare l&#039;AUC (area sotto la curva) in R - Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Questo tutorial spiega come calcolare l&#039;AUC (area sotto la curva) in R, incluso un esempio passo passo.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come calcolare l&#039;AUC (area sotto la curva) in R - Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Questo tutorial spiega come calcolare l&#039;AUC (area sotto la curva) in R, incluso un esempio passo passo.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-25T18:29:30+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 minuti\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/\",\"name\":\"Come calcolare l&#39;AUC (area sotto la curva) in R - Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-25T18:29:30+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-25T18:29:30+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Questo tutorial spiega come calcolare l&#39;AUC (area sotto la curva) in R, incluso un esempio passo passo.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/no-nella-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come calcolare l&#39;auc (area sotto la curva) in r\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all&#039;alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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