Welke ROC-waarden worden als goed en welke als slecht beschouwd?

ROC (Receiver Operating Characteristic) is een grafiek die de relatie toont tussen de True Positive Rate (gevoeligheid) en de False Positive Rate bij verschillende classificatiedrempels. De belangrijkste metriek is het gebied onder de curve (AUC-ROC).

• Goede waarden: AUC dicht bij 1 (bijvoorbeeld 0,9 en hoger) betekent dat het model de klassen uitstekend onderscheidt.
• Gemiddelde waarden: AUC rond 0,7–0,9 duidt op een acceptabele, maar niet perfecte classificatie.
• Slechte waarden: AUC rond 0,5 of lager betekent dat het model niet beter is dan willekeurig gokken.

Het is belangrijk om de context van de taak en de balans tussen klassen in overweging te nemen, maar over het algemeen geldt: hoe hoger de AUC, hoe beter het model presteert in classificatie.