可视化模型的性能提升曲线（使用R语言）

可视化模型的性能提升曲线（使用R语言）

在机器学习领域，我们经常需要评估模型的性能，并尝试通过不同的方法来提升模型的预测准确度。其中一个重要的工具是绘制模型的提升曲线，以直观地了解模型改进的效果。

在本文中，我将介绍如何使用R语言中的autoplot函数来可视化模型的提升曲线。我们将首先生成一个基本的模型，然后逐步改进该模型，并绘制相应的提升曲线。

首先，我们需要准备一些数据来训练我们的模型。在这个示例中，我们将使用一个简单的线性回归模型。假设我们有一个包含自变量X和因变量Y的数据集。

# 生成随机数据
set.seed(123)
n <- 100
X <- runif(n, 0, 10)
Y <- 2 * X + rnorm(n)
data <- data.frame(X, Y)

现在，我们可以使用这些数据来训练我们的基本模型。在这个示例中，我们将使用lm函数来拟合线性回归模型。

# 拟合基本模型
base_model <- lm(Y ~ X, data = data)

接下来，我们将逐步改进我们的模型。我们可以通过添加更多的特征、调整模型的超参数或使用更复杂的算法来改进模型的性能。在这里，我们将假设我们尝试了三种不同的改进方法，并得到了对应的模型。

# 模型改进方法1
model_1 <- lm(Y ~ X + I(X^2), data = data)

# 模型改进方