Howtosignalprocessing
- Comment savez-vous quelle courbe ROC est le meilleur?
- Quelles sont les limites des courbes ROC?
- Comment les courbes ROC sont-elles générées?
- Quelle mesure de performance envisagerez-vous pour comparer différents modèles en fonction de la courbe ROC?
Comment savez-vous quelle courbe ROC est le meilleur?
Comparaison des courbes ROC
Plus une courbe ROC est proche du coin supérieur gauche, plus le test est efficace. En figue. Xiii test a est supérieur au test b car à toutes les coupures, le taux positif réel est plus élevé et le taux de faux positifs est inférieur à celui du test b.
Quelles sont les limites des courbes ROC?
Les scores de confiance utilisés pour construire des courbes ROC peuvent être difficiles à attribuer. Les diagnostics faussement positifs et faux négatifs ont des coûts de classification différents différents. L'extrapolation excessive de la courbe ROC n'est pas souhaitable. Les méthodes de prestations nettes peuvent fournir des résultats plus significatifs et cliniquement interprétables que ROC AUC.
Comment les courbes ROC sont-elles générées?
Les courbes ROC sont des représentations graphiques de la relation existant entre la sensibilité et la spécificité d'un test. Il est généré en traçant la fraction de véritables positifs du total des points positifs réels par rapport à la fraction de faux positifs du total des négatifs réels.
Quelle mesure de performance envisagerez-vous pour comparer différents modèles en fonction de la courbe ROC?
La zone sous la courbe (AUC) est la mesure de la capacité d'un classificateur à faire la distinction entre les classes et est utilisée comme résumé de la courbe ROC. Plus l'ASC est élevée, meilleure est la performance du modèle pour distinguer les classes positives et négatives.
