Kako se određuju pragovi za izračun ROC-AUC?

Pragovi za izračun ROC-AUC su vrijednosti vjerojatnosti ili procjene modela, pri kojima klasifikator odlučuje kojoj klasi pripisati objekt.

Za izgradnju ROC krivulje, pragovi se odabiru iz raspona mogućih vrijednosti predviđenih vjerojatnosti (obično od 0 do 1). Na svakom pragu izračunavaju se vrijednosti True Positive Rate (TPR) i False Positive Rate (FPR).

Obično se pragovi formiraju kao jedinstvene vrijednosti predviđenih vjerojatnosti u testnom skupu, sortirane opadajuće. To omogućava procjenu kvalitete klasifikacije na različitim razinama osjetljivosti i specifičnosti.

Približni algoritam:

1. Dobiti predviđene vjerojatnosti za sve objekte.
2. Sortirati jedinstvene vrijednosti vjerojatnosti.
3. Koristiti svaku vrijednost kao prag, klasificirajući objekte s vjerojatnošću iznad praga kao pozitivne.
4. Izračunati TPR i FPR za svaki prag.

Na temelju ovih točaka, gradi se ROC krivulja, a površina ispod nje (AUC) služi kao mjera kvalitete modela.