¿Cómo se determinan los umbrales para el cálculo de ROC-AUC?

Los umbrales para el cálculo del ROC-AUC son valores de umbral de probabilidad o evaluación del modelo en los que el clasificador decide a qué clase asignar un objeto.

Para construir la curva ROC, los umbrales se seleccionan del rango de posibles valores de las probabilidades predichas (generalmente de 0 a 1). En cada umbral se calculan los valores de la Tasa de Verdaderos Positivos (TPR) y la Tasa de Falsos Positivos (FPR).

Por lo general, los umbrales se forman como valores únicos de las probabilidades predichas en el conjunto de prueba, ordenados de mayor a menor. Esto permite evaluar la calidad de la clasificación en diferentes niveles de sensibilidad y especificidad.

Algoritmo aproximado:

1. Obtener las probabilidades predichas para todos los objetos.
2. Ordenar los valores únicos de las probabilidades.
3. Usar cada valor como umbral, clasificando los objetos con una probabilidad superior al umbral como positivos.
4. Calcular TPR y FPR para cada umbral.

A partir de estos puntos se construye la curva ROC, y el área bajo ella (AUC) sirve como métrica de la calidad del modelo.