Какие существуют методы интерпретации результатов ROC-анализа?

Некоторые методы интерпретации результатов ROC-анализа:

• Анализ формы и положения ROC-кривой. www.ultralytics.com Форма кривой даёт представление о производительности модели. www.ultralytics.com Например, кривая, обнимающая левый верхний угол, представляет идеальный классификатор со 100% коэффициентом истинных положительных результатов (TPR) и 0% коэффициентом ложных положительных результатов (FPR). www.ultralytics.com Кривая вдоль диагональной линии (y=x) представляет классификатор, работающий не лучше, чем случайное угадывание. www.ultralytics.com
• Оценка площади под ROC-кривой (AUC). kpfu.ru bmcmedresmethodol.biomedcentral.com Чем выше значение AUC, тем выше точность теста. bmcmedresmethodol.biomedcentral.com Максимальное значение AUC равно 1, что означает, что диагностический тест правильно и полностью различает две популяции. bmcmedresmethodol.biomedcentral.com Если AUC равен 0,5, это означает, что дифференциация является случайной. bmcmedresmethodol.biomedcentral.com
• Использование коэффициента Юдена. restrajectory.ru Этот показатель представляет собой разницу между долей истинно положительных и ложноположительных результатов классификации. restrajectory.ru Близость коэффициента Юдена к единице говорит о лучшей работе построенной модели. restrajectory.ru
• Рассмотрение других метрик. habr.com Помимо AUC, можно использовать точность, полноту и F-меру, которые могут дать более полную картину при несбалансированных классах. habr.com

При интерпретации результатов ROC-анализа важно учитывать структуру данных и специфику задачи. habr.com