Kaip nustatomi slenkstiai ROC-AUC skaičiavimui?

ROC-AUC skaičiavimui taikomi slenksčiai yra tikimybės ar modelio įvertinimo reikšmės, kuriomis klasifikatorius nusprendžia, kuriai klasei priskirti objektą.

ROC kreivės konstravimui slenksčiai pasirenkami iš galimų prognozuotų tikimybių reikšmių diapazono (paprastai nuo 0 iki 1). Kiekvienam slenksčiui skaičiuojami True Positive Rate (TPR) ir False Positive Rate (FPR) reikšmės.

Dažniausiai slenksčiai formuojami kaip unikalios prognozuotų tikimybių reikšmės testų rinkinyje, surūšiuotos mažėjimo tvarka. Tai leidžia įvertinti klasifikacijos kokybę skirtingais jautrumo ir specifiškumo lygiais.

Apytikslis algoritmas:

1. Gauti prognozuotas tikimybes visiems objektams.
2. Surūšiuoti unikalius tikimybių reikšmių sąrašus.
3. Naudoti kiekvieną reikšmę kaip slenkstį, klasifikuojant objektus, kurių tikimybė viršija slenkstį, kaip teigiamus.
4. Apskaičiuoti TPR ir FPR kiekvienam slenksčiui.

Remiantis šiais punktais, kuriama ROC kreivė, o jos po ja esantis plotas (AUC) tarnauja kaip modelio kokybės matas.