Aké hodnoty ROC sa považujú za dobré a aké za zlé?

ROC (Receiver Operating Characteristic) je graf, ktorý zobrazuje pomer medzi True Positive Rate (citlivosťou) a False Positive Rate pri rôznych prahových hodnotách klasifikácie. Kľúčovou metrikou je plocha pod krivkou (AUC-ROC).

• Dobrých hodnôt: AUC blízko 1 (napríklad 0,9 a vyššie) znamená, že model výborne rozlišuje triedy.
• Priemerných hodnôt: AUC okolo 0,7–0,9 naznačuje prijateľnú, ale nie dokonalú klasifikáciu.
• Zlých hodnôt: AUC okolo 0,5 alebo menej znamená, že model nie je lepší ako náhodné hádanie.

Je dôležité zohľadniť kontext úlohy a rovnováhu tried, ale všeobecne platí: čím vyššie je AUC, tým lepšie si model poradí s klasifikáciou.