R ROC-кривая с использованием C5.0 Модель

Question

У меня возникли некоторые трудности с применением метода ROCR.

#EX1 
model <- glm(Good.Loan ~ ., data=trainSet, family=binomial(link="logit")) 
testSet$predGood.Loan <- predict(model,newdata=testSet) 
pred <- prediction(predictions = testSet$predGood.Loan, labels = 
testSet$Good.Loan) 
perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr") 

#EX2 
model <- C5.0(CostumerClass ~ ., data = trainSet) 
predictedCostumerClass<- predict(model , testSet) 
pred <- prediction(predictions = predictedCostumerClass, labels = 
testSet$CostumerClass) 
perf <- performance(pred, measure = "tpr", x.measure = "fpr") 

В Ex1, я строю свою модель с использованием обобщенной линейной модели, а затем применяя метод производительности. И все в порядке. Когда я пытаюсь использовать то же самое с помощью модели c5.0 я получаю ошибку

Format of predictions is invalid.

Ближайшей помощь, которую я смог найти в this article.

Я не могу найти, какой формат требуется для метода производительности, или если моему прогнозу нужно что-то еще.

Answer 1

Похоже, что модели C5.0 по умолчанию возвращают метки классов (дискретные значения) для predict, а модели glm возвращают значение функции связи (непрерывные значения). Для создания кривой ROC вам нужны непрерывные значения, чтобы вы могли попробовать разные точки резания. Вместо того, чтобы предсказывать класс, вы можете предсказать вероятность от модели.

predictedCostumerClass <- predict(model , testSet, type="prob")