2025-09-16 00:58:43
Что такое ROC-кривая?
- Графическая характеристика качества бинарного классификатора, которая показывает зависимость величины TPR от величины FPR
- Распределение вероятностей, которое в одномерном случае задаётся функцией плотности вероятности
- Это кривая на двойственной проективной плоскости, состоящая из касательных к заданной гладкой кривой
- Общее название для параметрических кривых, образ которых содержит квадрат
Другие предметы Колледж ROC-кривая и оценка качества классификаторов ROC-кривая бинарный классификатор TPR FPR графическая характеристика качества распределение вероятностей функция плотности вероятности двойственная проективная плоскость параметрические кривые аналитика данных колледж
2025-09-16 00:58:51
ROC-кривая, или кривая приемлемости, является важным инструментом для оценки качества бинарных классификаторов. Давайте разберем, что она из себя представляет и как ее интерпретировать.
Определение ROC-кривой:
ROC-кривая показывает зависимость между двумя важными метриками:
- TPR (True Positive Rate)
- FPR (False Positive Rate)
Шаги для построения ROC-кривой:
- Соберите данные и определите, какие из них являются положительными, а какие отрицательными.
- Выберите модель классификации и получите предсказания вероятностей для всех объектов.
- Установите различные пороги для классификации и для каждого порога вычислите TPR и FPR.
- Постройте график, где по оси X откладывается FPR, а по оси Y - TPR.
- Соедините точки, чтобы получить ROC-кривую.
Интерпретация ROC-кривой:
Чем ближе ROC-кривая к верхнему левому углу графика, тем лучше качество классификатора. Если кривая совпадает с диагональной линией (угол 45 градусов), это означает, что классификатор не лучше случайного выбора.
Таким образом, ROC-кривая является мощным инструментом для визуализации и оценки производительности бинарных классификаторов, позволяя сравнивать различные модели и находить оптимальные пороги для принятия решений.