Ijobiy va salbiy obyektlarni takrorlash bilan ROC AUC qanday o'zgaradi va nima uchun?

ROC AUC (ROC egri chizig‘ining yuzasi) modelning reyting sifatini o‘lchaydigan mezon bo‘lib, modelning ijobiy va salbiy sinflarni qanchalik yaxshi ajrata olishini ko‘rsatadi.

Ijobiy va salbiy obyektlarni ko‘paytirish (ya’ni, ayni misollarni nusxalash orqali namunani ko‘paytirish) ROC AUC o‘zgarmaydi. Bu, ROC AUC ning ijobiy va salbiy obyektlar uchun bashorat qilingan ehtimolliklarning nisbiy tartibiga bog‘liq bo‘lib, obyektlar soniga emasligidan kelib chiqadi.

Ma’lumotlarni ko‘paytirish solishtirish juftliklarining sonini oshiradi, lekin ular hamma bir xil bashoratlar va belgilarga ega bo‘ladi, shuning uchun to‘g‘ri tartiblangan juftliklar (bu ROC AUC) ulushi o‘zgarmaydi.

Shu sababli, ROC AUC ma’lumotlarni ko‘paytirishga nisbatan invariyant bo‘lib, bashoratlarning taqsimoti o‘zgarmasa ham bo‘ladi.