Her zaman 90 pozitif ve 10 negatif içeren bir veri kümesinde 0.9 değeri veren bir sınıflandırıcı için ROC-AUC metriğinin değeri ne olur?

ROC-AUC, sınıflandırıcının pozitif sınıfa ait olma olasılığına göre nesnelerin sıralamasını değerlendirerek sınıflandırıcının sınıfları ayırt etme yeteneğini ölçer. Eğer sınıflandırıcı her zaman aynı değeri (0.9) veriyorsa, nesneleri sıralayamaz ve bu nedenle ROC-AUC 0.5 olur — bu rastgele tahmin değeridir.

Örnek:

• Tüm nesneler aynı skoru 0.9 alır
• Pozitif ve negatif nesneler tahminde ayırt edilmez
• ROC eğrisi diyagonel olur ve altındaki alan 0.5 olur