Cum se determină pragurile pentru calculul ROC-AUC?

Threshold-urile pentru calculul ROC-AUC sunt valori de prag de probabilitate sau evaluare a modelului, la care clasificatorul decide la ce clasă să atribuie un obiect.

Pentru construirea curbei ROC, pragurile sunt selectate din intervalul valorilor posibile ale probabilităților prezise (de obicei de la 0 la 1). La fiecare prag, se calculează valorile True Positive Rate (TPR) și False Positive Rate (FPR).

De obicei, pragurile sunt formate ca valori unice ale probabilităților prezise din setul de test, sortate descrescător. Acest lucru permite evaluarea calității clasificării la diferite niveluri de sensibilitate și specificitate.

Algoritm aproximativ:

1. Obțineți probabilitățile prezise pentru toate obiectele.
2. Sortează valorile unice ale probabilităților.
3. Folosiți fiecare valoare ca prag, clasificând obiectele cu o probabilitate mai mare decât pragul ca pozitive.
4. Calculați TPR și FPR pentru fiecare prag.

Pe baza acestor puncte, se construiește curba ROC, iar aria de sub ea (AUC) servește ca metrică a calității modelului.