ROC-AUC эмне? ROC чөйрөсү кандай курулат, оюлдар эмне көрсөтөт?

ROC-AUC — бул бинардык классификатордун сапатынын метрикасы.

ROC графиги (Receiver Operating Characteristic) эки оскөдө курулат:

• X оскөдө False Positive Rate (FPR) — жалган оң натыйжалардын пайызы: FPR = FP / (FP + TN).
• Y оскөдө True Positive Rate (TPR) — чын оң натыйжалардын пайызы (сезимталдык): TPR = TP / (TP + FN).

Графикти куруу үчүн классификация чекити өзгөртүлөт, жана ар бир чекит үчүн TPR жана FPR эсептелет. ROC-AUC — бул ROC графигинин алдындагы аянтча, ал моделдин класстарды айырмалоо жөндөмдүүлүгүн көрсөтөт. AUC 1ге жакын болсо, классификатор жакшыраак болот.