Как кривая ROC используется в оценке эффективности систем распознавания?

Кривая ROC (рабочая характеристика приёмника) используется для оценки эффективности систем распознавания. ru.ruwiki.ru Она отображает соотношение между долей объектов, верно классифицированных как несущие признак (чувствительность алгоритма классификации), и долей объектов, не несущих признака, ошибочно классифицированных как несущие признак (специфичность алгоритма классификации). ru.ruwiki.ru

Некоторые области применения ROC-кривых:

• Медицинская диагностика. www.ultralytics.com Например, при анализе медицинских изображений ROC-кривая помогает оценить способность модели различать злокачественные и доброкачественные опухоли. www.ultralytics.com
• Обнаружение мошенничества с кредитными картами. www.ultralytics.com Финансовые учреждения используют ML-модели для выявления мошеннических операций в режиме реального времени. www.ultralytics.com ROC-кривая позволяет оценить, насколько хорошо модель отделяет мошеннические операции от законных. www.ultralytics.com
• Социальные науки. ru.ruwiki.ru С помощью ROC-кривых делают суждения о качестве вероятностных моделей. ru.ruwiki.ru
• Управление качеством продукции и кредитный скоринг. ru.ruwiki.ru

Форма и положение ROC-кривой говорят об эффективности модели. www.ultralytics.com Например, кривая, склоняющаяся к левому верхнему углу, указывает на хороший классификатор. www.ultralytics.com

Для количественной интерпретации ROC-кривой используют показатель AUC (площадь под кривой). ru.ruwiki.ru Чем выше этот показатель, тем качественнее классификатор, при этом значение 0,5 демонстрирует непригодность выбранного метода классификации. ru.ruwiki.ru