Ce este ROC-AUC? Cum se construiește curba ROC, ce reprezintă axele?

ROC-AUC este o metrică de calitate pentru clasificatorii binari.

Curba ROC (Receiver Operating Characteristic) se construiește pe două axe:

• Pe axa X se plasează False Positive Rate (FPR) — proporția rezultatelor fals pozitive: FPR = FP / (FP + TN).
• Pe axa Y se plasează True Positive Rate (TPR) — proporția rezultatelor pozitive reale (sensibilitate): TPR = TP / (TP + FN).

Pentru construirea curbei, se schimbă pragul de clasificare, și pentru fiecare prag se calculează TPR și FPR. ROC-AUC reprezintă aria de sub curba ROC, indicând cât de bine poate modelul să distingă între clase. Cu cât AUC este mai aproape de 1, cu atât clasificatorul este mai bun.