Comment trouver un seuil optimal de Roc Curve Python

1. Comment trouvez-vous le seuil optimal d'une courbe ROC?
2. Comment trouvez-vous le seuil optimal dans Python?
3. Comment trouvez-vous la valeur de seuil optimale?
4. Comment interprétez-vous le seuil de courbe ROC?

Comment trouvez-vous le seuil optimal d'une courbe ROC?

Courbe roc pour trouver le seuil optimal

L'axe des x ou la variable indépendante est le taux de faux positif pour le test prédictif. L'axe y ou la variable dépendante est le véritable taux positif pour le test prédictif. Un résultat parfait serait le point (0, 1) indiquant 0% de faux positifs et 100% de véritables points positifs.

Comment trouvez-vous le seuil optimal dans Python?

Si vous considérez le seuil optimal comme le point sur la courbe le plus proche du coin supérieur gauche du graphique ROC-AUC, vous pouvez utiliser des seuils [NP. Argmin ((1 - tpr) ** 2 + fpr ** 2)] .

Comment trouvez-vous la valeur de seuil optimale?

Seuil optimal pour la courbe de précision de précision

Le rappel est calculé comme le rapport du nombre de véritables points positifs divisés par la somme des vrais positifs et des faux négatifs.

Comment interprétez-vous le seuil de courbe ROC?

Dans une courbe ROC, une valeur de l'axe X plus élevée indique un nombre plus élevé de faux positifs que les véritables négatifs. Tandis qu'une valeur de l'axe y plus élevé indique un nombre plus élevé de véritables positifs que les faux négatifs. Ainsi, le choix du seuil dépend de la capacité d'équilibrer entre les faux positifs et les faux négatifs.