Какво е ROC-AUC? Как се изгражда ROC крива, какво представят осите?

ROC-AUC е метрика за качество на бинарен класификатор.

ROC кривата (Receiver Operating Characteristic) се построява върху две оси:

• По ос X се поставя False Positive Rate (FPR) — делът на фалшиво положителните резултати: FPR = FP / (FP + TN).
• По ос Y се поставя True Positive Rate (TPR) — делът на истинските положителни резултати (чувствителност): TPR = TP / (TP + FN).

За построяване на кривата се променя прага на класификация и за всеки праг се изчисляват TPR и FPR. ROC-AUC е площта под ROC кривата, която показва колко добре моделът може да различава класовете. Колкото по-близо AUC е до 1, толкова по-добър е класификаторът.