ROC-AUC hisoblash uchun thresholdlar qanday aniqlanadi?

ROC-AUC hisoblash uchun thresholdlar modelning ehtimollik yoki baholash qiymatlari bo'lib, ular asosida klassifikator ob'ektni qaysi sinfga tegishli ekanligini hal qiladi.

ROC egri chizig'ini qurish uchun thresholdlar ehtimolliklarning mumkin bo'lgan qiymatlari diapazidan tanlanadi (odatda 0 dan 1 gacha). Har bir threshold uchun True Positive Rate (TPR) va False Positive Rate (FPR) qiymatlari hisoblanadi.

Odatiy holda, thresholdlar test to'plamidagi tahmin qilingan ehtimolliklarning yagona qiymatlari sifatida shakllantiriladi va kamayish tartibida joylashtiriladi. Bu turli sezuvchanlik va o'ziga xoslik darajalarida tasniflash sifatini baholash imkonini beradi.

Taxminiy algoritm:

1. Barcha ob'ektlar uchun tahmin qilingan ehtimolliklarni oling.
2. Ehtimolliklarning yagona qiymatlarini tartiblang.
3. Har bir qiymatni threshold sifatida ishlating, thresholddan yuqori ehtimollikka ega ob'ektlarni ijobiy deb tasniflang.
4. Har bir threshold uchun TPR va FPR ni hisoblang.

Ushbu nuqtalardan ROC egri chiziladi, va uning ostidagi maydon (AUC) model sifatini o'lchash uchun ishlatiladi.