Какие есть методы выбора threshold по ROC кривой?

Выбор порога (threshold) по ROC-кривой — важный этап в настройке бинарного классификатора. Основные методы выбора порога:

1. Максимизация Youden's J statistic:

   • Вычисляется как J = Sensitivity + Specificity - 1.
   • Порог выбирается, где J максимально, что соответствует оптимальному балансу между чувствительностью и специфичностью.

2. Минимизация расстояния до точки (0,1):

   • На ROC-кривой точка (0,1) — идеальный классификатор.
   • Выбирается порог, минимизирующий евклидово расстояние между точкой на кривой и (0,1).

3. Зависимость от бизнес-логики:

   • Если важнее минимизировать ложные срабатывания — выбирается порог с высокой специфичностью.
   • Если важнее не пропустить положительные случаи — выбирается порог с высокой чувствительностью.

4. Использование F1-меры или других метрик:

   • Порог выбирается, максимизирующий F1-меру, точность, полноту или другую метрику, соответствующую задаче.

Пример на Python с использованием sklearn:

from sklearn.metrics import roc_curve

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)

# Максимизация Youden's J
J = tpr - fpr
ix = np.argmax(J)
best_threshold = thresholds[ix]