Как вы используете ROC-кривую для оценки качества модели?

ROC-кривая (Receiver Operating Characteristic) используется для оценки качества бинарной классификации. Она показывает зависимость между:

• True Positive Rate (чувствительность)
• False Positive Rate (1 - специфичность)

Построение ROC-кривой происходит путем изменения порога классификации и вычисления TPR и FPR для каждого порога.

Использование ROC-кривой:

• Позволяет визуально оценить компромисс между чувствительностью и специфичностью модели.
• Помогает выбрать оптимальный порог для классификации.
• Значение площади под ROC-кривой (AUC) служит агрегированной метрикой качества модели: чем ближе к 1, тем лучше модель.

Пример использования:

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

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

# Можно построить график для визуализации