Como são determinados os thresholds para o cálculo de ROC-AUC?

Os limiares para o cálculo do ROC-AUC são valores de limiar de probabilidade ou avaliação do modelo, nos quais o classificador decide a qual classe atribuir um objeto.

Para construir a curva ROC, os limiares são selecionados do intervalo de possíveis valores de probabilidades previstas (geralmente de 0 a 1). Em cada limiar, calcula-se os valores da Taxa de Verdadeiros Positivos (TPR) e da Taxa de Falsos Positivos (FPR).

Normalmente, os limiares são formados como valores únicos de probabilidades previstas no conjunto de teste, ordenados de maior a menor. Isso permite avaliar a qualidade da classificação em diferentes níveis de sensibilidade e especificidade.

Algoritmo aproximado:

1. Obter as probabilidades previstas para todos os objetos.
2. Ordenar os valores únicos de probabilidades.
3. Usar cada valor como limiar, classificando os objetos com uma probabilidade superior ao limiar como positivos.
4. Calcular TPR e FPR para cada limiar.

A partir desses pontos, constrói-se a curva ROC, e a área sob ela (AUC) serve como métrica de qualidade do modelo.