ROC AUC nima? ROC egri chizig'i qanday quriladi?

ROC AUC — bu ikkilamchi klassifikatorning sifat mezoni.

• ROC (Receiver Operating Characteristic) chizig‘i turli tasniflash shartlari bo‘yicha True Positive Rate (TPR) va False Positive Rate (FPR) ning grafikidir.

• TPR (his sensitivity) — to‘g‘ri aniqlangan ijobiy misollarning ulushi.

• FPR — noto‘g‘ri ijobiy deb tasniflangan salbiy misollar ulushi.

ROC chizig‘ini qurish:

1. Klassifikatorning turli ehtimollik shartlari uchun TPR va FPR ni hisoblaymiz.
2. Grafikni FPR X o‘qi bo‘yicha va TPR Y o‘qi bo‘yicha chizamiz.

AUC (Yuzi chizig‘i osti) — ROC chizig‘i ostidagi maydon, klassifikatorning umumiy sifatini aks ettiradi: 1 — mukammal, 0.5 — tasodifiy.

Python misoli (tushunish uchun):

from sklearn.metrics import roc_curve, auc

fpr, tpr, thresholds = roc_curve(y_true, y_scores)
roc_auc = auc(fpr, tpr)