Ce valori ROC sunt considerate bune și care sunt considerate rele?

ROC (Receiver Operating Characteristic) este un grafic care arată raportul dintre Rata de Pozitivi True (sensibilitate) și Rata de Pozitivi False la diferite praguri de clasificare. Metrica cheie este aria de sub curbă (AUC-ROC).

• Valori bune: AUC aproape de 1 (de exemplu, 0,9 și peste) indică faptul că modelul diferențiază excelent clasele.
• Valori medii: AUC în jur de 0,7–0,9 indică o clasificare acceptabilă, dar nu perfectă.
• Valori slabe: AUC în jur de 0,5 sau mai mic înseamnă că modelul nu este mai bun decât o ghicire aleatorie.

Este important să se ia în considerare contextul sarcinii și echilibrul claselor, dar în general, cu cât AUC este mai mare, cu atât modelul se descurcă mai bine în clasificare.