Rakenteen mukaan AUC ei voi olla negatiivinen. … Vaikka sininen viiva on "satunnaisen mallin" käyrän (diagonaalin) alapuolella, sillä on positiivinen AUC.
Mikä on huono AUC-pistemäärä?
Tilastollinen analyysi
ROC-käyrän alla olevan alueen (AUC) tulosten katsottiin olevan erinomaisia AUC-arvoille välillä 0,9-1, hyviksi AUC-arvoille välillä 0,8-0,9 ja kohtuullisiksi AUC-arvoille välillä 0,7-0,8, huono AUC-arvoille välillä 0,6-0,7 ja epäonnistui AUC-arvoille välillä 0,5-0,6.
Mikä on hyväksyttävä AUC?
ALUE ROC-KÄYRÄN ALAISIA 0.7 - 0,8
katsotaan hyväksyttäväksi, 0,8 - 0,9 katsotaan erinomaiseksi ja yli 0,9 katsotaan erinomaiseksi.
Miksi AUC on huono epätasapainoisille tiedoille?
Vaikka ROC AUC on laaj alti käytetty, se ei ole ongelmaton. ROC AUC voi olla harhaanjohtava, jos luokittelu on epätasapainoinen, jossa on vakavia vinoutuksia ja muutamia esimerkkejä vähemmistöluokasta. Tämä johtuu siitä, että pieni määrä oikeita tai vääriä ennusteita voi johtaa suureen muutokseen ROC-käyrässä tai ROC AUC -pisteissä.
Pitäisikö AUC:n olla korkea vai matala?
Käyrän alla oleva pinta-ala (AUC) on mitta luokittelijan kyvystä erottaa luokkia, ja sitä käytetään yhteenvetona ROC-käyrästä. Mitä korkeampi AUC, sitä paremmin malli pystyy erottamaan positiiviset ja negatiiviset luokat.
