Как се определят праговете за изчисляване на ROC-AUC?

Прагове за изчисляване на ROC-AUC са стойности на вероятност или оценка на модела, при които класификаторът решава към кой клас да принадлежи обектът.

За изграждане на ROC крива, прагът се избира от диапазона на възможните стойности на предсказаните вероятности (обикновено от 0 до 1). На всеки праг се изчисляват стойностите на True Positive Rate (TPR) и False Positive Rate (FPR).

Обикновено прагът се формира като уникални стойности на предсказаните вероятности в тестовия набор, сортирани по низходящ ред. Това позволява да се оцени качеството на класификацията при различни нива на чувствителност и специфичност.

Приблизителен алгоритъм:

1. Получете предсказаните вероятности за всички обекти.
2. Сортирайте уникалните стойности на вероятностите.
3. Използвайте всяка стойност като праг, класифицирайки обектите с вероятност по-висока от прага като положителни.
4. Изчислете TPR и FPR за всеки праг.

Въз основа на тези точки се изгражда ROC крива, а площта под нея (AUC) служи като метрика за качеството на модела.