Auxiliar functions for data plots
Examples
N <- 10000
predicted <- runif(N)
actual <- rbinom(N, size = 1, prob = predicted)
roc_data(actual, predicted)
#> # A tibble: 10,001 × 2
#> x y
#> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0
#> 2 0 0.000197
#> 3 0 0.000394
#> 4 0 0.000591
#> 5 0 0.000788
#> 6 0 0.000984
#> 7 0 0.00118
#> 8 0 0.00138
#> 9 0 0.00158
#> 10 0 0.00177
#> # … with 9,991 more rows
ecdf_data(actual, predicted)
#> # A tibble: 10,000 × 3
#> actual predicted ecdf
#> <int> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0.000246 0.000203
#> 2 0 0.000289 0.000406
#> 3 0 0.000409 0.000610
#> 4 0 0.000419 0.000813
#> 5 0 0.000449 0.00102
#> 6 0 0.000487 0.00122
#> 7 0 0.000549 0.00142
#> 8 0 0.000588 0.00163
#> 9 0 0.000710 0.00183
#> 10 0 0.000784 0.00203
#> # … with 9,990 more rows