Чӣ тавр муайян кардани марзҳо барои ҳисоб кардани ROC-AUC?

Ҳадсалар ROC-AUC ҳисоблаш учун эҳтимолият ёки модел баҳолаш ҳадслари бўлиб, улар асосида классификатор объект қайси синфга тегишли бўлишини қарор қилади.

ROC қисқача қисмини қуриш учун ҳадслар мумкин бўлган эҳтимолиятлар қийматларининг диапазонидан танланади (одатда 0 дан 1 гача). Ҳар бир ҳадс учун True Positive Rate (TPR) ва False Positive Rate (FPR) қийматлари ҳисобланади.

Одатда, ҳадслар тест тўпламидаги прогноз қилинган эҳтимолиятларининг уникал қийматлари сифатида шакллантирилади ва камайиш тартибида тўпланади. Бу турли сезгирлик ва махсуслик даражаларида таснифлаш сифатини баҳолаш имконини беради.

Taxminий алгоритм:

1. Барча объектлар учун прогноз қилинган эҳтимолиятларни олинг.
2. Эҳтимолиятларнинг уникал қийматларини тартибланг.
3. Ҳар бир қийматни ҳадс сифатида ишлатинг, ҳадсдан юқори эҳтимолга эга объектларни ижобий сифатида таснифланг.
4. Ҳар бир ҳадс учун TPR ва FPR ни ҳисобланг.

Ушбу нуқталар асосида ROC қисқача чизилади, ва унинг остидаги майдон (AUC) модел сифатининг ўлчовчиси сифатида хизмат қилади.