Ըստ շինարարության՝ ԱՄՀ-ն չի կարող լինել բացասական: … Նույնիսկ եթե կապույտ գիծը գտնվում է «պատահական մոդելի» կորից (անկյունագծից), այն կունենա դրական AUC:
Ի՞նչ է վատ AUC միավորը:
Վիճակագրական վերլուծություն
ROC կորի (AUC) արդյունքների տակ գտնվող տարածքը համարվում է գերազանց AUC արժեքների համար 0.9-1-ի միջև, լավ է AUC արժեքների համար 0.8-0.9, արդար AUC արժեքների համար 0.7-0.8 միջև:, վատ է AUC արժեքների համար 0,6-0,7 և ձախողվել է AUC արժեքների համար՝ 0,5-0,6:
Ի՞նչ է ընդունելի AUC-ը:
ՏԱՐԱԾՔ ROC ԿՈՐԻ ՏԱԿ
Ընդհանուր առմամբ, AUC-ն 0.5-ը ցույց է տալիս ոչ մի խտրականություն (այսինքն՝ թեստի հիման վրա հիվանդություն կամ վիճակ ունեցող և առանց հիվանդների ախտորոշման կարողություն), 0.7-ից 0,8-ը համարվում է ընդունելի, 0,8-ից 0,9-ը՝ գերազանց, իսկ 0,9-ից ավելիը՝ գերազանց:
Ինչու է AUC-ն վատ անհավասարակշռված տվյալների համար:
Չնայած լայնորեն կիրառվող, ROC AUC-ն առանց խնդիրների չէ: Խիստ շեղումով և փոքրամասնության դասի մի քանի օրինակներով անհավասարակշիռ դասակարգման դեպքում ROC AUC-ը կարող է ապակողմնորոշիչ լինել: Դա պայմանավորված է նրանով, որ ճիշտ կամ սխալ կանխատեսումների փոքր քանակությունը կարող է հանգեցնել ROC կորիկամ ROC AUC-ի մեծ փոփոխության::
Պետք է AUC լինի բարձր, թե ցածր:
Կորի տակ գտնվող տարածքը (AUC) դասակարգչի՝ դասերը տարբերելու կարողության չափումն է և օգտագործվում է որպես ROC կորի ամփոփում: Որքան բարձր է AUC-ը, այնքան լավ է մոդելի արդյունավետությունը դրական և բացասական դասերը տարբերելու հարցում:
