Как ROC-кривая помогает в анализе качества классификации?

ROC-кривая помогает в анализе качества классификации, предоставляя наглядное представление о производительности модели. www.ultralytics.com cyberleninka.ru

Некоторые возможности использования ROC-кривой:

• Визуализация компромисса между коэффициентами истинных положительных результатов (TPR) и ложных положительных результатов (FPR). www.ultralytics.com Высокий показатель TPR говорит о том, что модель хорошо справляется с определением положительных случаев, а низкий FPR указывает на то, что модель хорошо предотвращает ложные срабатывания среди отрицательных случаев. www.ultralytics.com
• Помощь в выборе оптимального порога классификации. www.ultralytics.com При изменении порога модель может выявлять больше истинных положительных результатов, но потенциально за счёт выявления большего количества ложных положительных результатов. www.ultralytics.com Визуализация этого компромисса помогает выбрать оптимальный порог, исходя из конкретных потребностей приложения. www.ultralytics.com
• Оценка способности модели различать положительные и отрицательные классы. www.ultralytics.com ROC-кривая даёт независимую от порога оценку, учитывая TPR и FPR для всех порогов. www.ultralytics.com Это делает её более надёжной для сравнения моделей, особенно когда распределение классов перекошено или когда стоимость ложноположительных и ложноотрицательных результатов значительно отличается. www.ultralytics.com

ROC-кривые широко используются в машинном обучении, в таких областях, как анализ медицинских изображений, распознавание образов, обнаружение мошенничества и других. www.ultralytics.com ru.wikipedia.org