Hogyan határozzák meg a küszöbértékeket a ROC-AUC számításához?

Az ROC-AUC számításához használt küszöbértékek a valószínűségi vagy modellértékelési küszöbértékek, amelyeknél a osztályozó eldönti, hogy melyik osztályhoz tartozzon egy objektum.

Az ROC-görbe felépítéséhez a küszöbértékeket a lehetséges előrejelzett valószínűségek tartományából választják ki (általában 0-tól 1-ig). Minden küszöbértéknél kiszámítják a True Positive Rate (TPR) és a False Positive Rate (FPR) értékeket.

Általában a küszöbértékek az tesztkészletben az előrejelzett valószínűségek egyedi értékeiből képződnek, csökkenő sorrendben rendezve. Ez lehetővé teszi a különböző érzékenységi és specificitási szinteken történő osztályozás minőségének értékelését.

Körülbelüli algoritmus:

1. Szerezze be az összes objektumhoz tartozó előrejelzett valószínűségeket.
2. Rendezze az egyedi valószínűségi értékeket.
3. Minden értéket használjon küszöbként, osztályozva azokat az objektumokat, amelyek valószínűsége magasabb a küszöbnél, mint pozitív.
4. Számolja ki a TPR-t és az FPR-t minden küszöbértéknél.

Ezekből a pontokból épül fel az ROC-görbe, és az alatta lévő terület (AUC) a modell minőségének mérőszáma.