Middle
Mis on ROC AUC mõõdik?
sobes.tech AI
Vastus AI-lt
ROC AUC (Receiver Operating Characteristic - Kurvės plotas po kreive) yra kokybės matas dvejetainėje klasifikacijoje, kuris matuoja modelio gebėjimą atskirti klases. ROC kreivė yra sudaryta kaip grafikas, rodantis True Positive Rate (sensitivumas) ir False Positive Rate (1 - specifikumas) priklausomai nuo skirtingų klasifikavimo slenksčių. AUC reikšmė, kuri yra po šia kreive, svyruoja nuo 0 iki 1. Kuo artimesnė AUC reikšmė 1, tuo geriau modelis atskiria teigiamas ir neigiamas klases. Reikšmė 0,5 rodo atsitiktinį spėjimą.