Как ROC AUC используется для оценки качества классификации?

ROC AUC (Receiver Operating Characteristic — Area Under the Curve) используется для оценки качества классификации на основе анализа ROC-кривой. kartaslov.ru

ROC-кривая представляет собой графическое представление взаимосвязи между чувствительностью (True Positive Rate, TPR) и специфичностью (False Positive Rate, FPR) классификатора при различных пороговых значениях. kartaslov.ru

ROC AUC — это численное значение, равное площади под ROC-кривой. kartaslov.ru Оно принимает значения в диапазоне от 0 до 1 (или от 0% до 100%). kartaslov.ru

Некоторые способы использования ROC AUC для оценки качества классификации:

• Сравнение моделей. www.geeksforgeeks.org ROC AUC позволяет сравнивать несколько моделей классификации, чтобы определить, какая из них работает лучше. www.geeksforgeeks.org Модель с более высоким AUC, как правило, более эффективна при различении классов. www.geeksforgeeks.org
• Выбор порога. www.geeksforgeeks.org ROC-кривые помогают выбрать подходящий порог классификации на основе требований конкретного приложения. www.geeksforgeeks.org
• Работа с несбалансированными наборами данных. www.geeksforgeeks.org ROC AUC особенно полезен при работе с такими наборами данных, где один класс значительно превосходит другой по численности. www.geeksforgeeks.org

Однако ROC AUC не даёт представления о конкретных последствиях или затратах, связанных с ложноположительными и ложноотрицательными результатами. www.geeksforgeeks.org Поэтому его часто используют в сочетании с другими показателями, такими как точность, отзыв и оценка F1, чтобы получить более полное представление о производительности модели. www.geeksforgeeks.org