Jak jsou určovány prahy pro výpočet ROC-AUC?

Práhly pro výpočet ROC-AUC jsou hodnoty pravděpodobnosti nebo hodnocení modelu, při nichž se klasifikátor rozhodne, ke které třídě objekt přiřadí.

Pro konstrukci ROC křivky jsou prahy vybírány z rozsahu možných hodnot předpovězených pravděpodobností (obvykle od 0 do 1). U každého prahu se počítají hodnoty True Positive Rate (TPR) a False Positive Rate (FPR).

Obvykle jsou prahy tvořeny jako unikátní hodnoty předpovězených pravděpodobností v testovací sadě, seřazené sestupně. To umožňuje posoudit kvalitu klasifikace na různých úrovních citlivosti a specifičnosti.

Přibližný algoritmus:

1. Získat předpovězené pravděpodobnosti pro všechny objekty.
2. Seřadit unikátní hodnoty pravděpodobností.
3. Použít každou hodnotu jako práh, klasifikujíc objekty s pravděpodobností vyšší než práh jako pozitivní.
4. Vypočítat TPR a FPR pro každý práh.

Na základě těchto bodů se staví ROC křivka, a plocha pod ní (AUC) slouží jako metrika kvality modelu.