Po konstrukciji AUC ne more biti negativna. … Tudi če je modra črta pod krivuljo "naključnega modela" (diagonalo), bo imela pozitiven AUC.
Kaj je slab rezultat AUC?
Statistična analiza
Rezultati površine pod ROC krivuljo (AUC) so veljali za odlične za vrednosti AUC med 0,9-1, dobre za vrednosti AUC med 0,8-0,9, poštene za vrednosti AUC med 0,7-0,8, slabo za vrednosti AUC med 0,6-0,7 in ni uspelo za vrednosti AUC med 0,5-0,6.
Kaj je sprejemljiva AUC?
OBMOČJE POD ROC KRIVULJO
Na splošno AUC 0,5 ne kaže na diskriminacijo (tj. sposobnost diagnosticiranja bolnikov z boleznijo ali stanjem ali brez nje na podlagi testa), 0.7 do 0,8 velja za sprejemljivo, 0,8 do 0,9 velja za odlično, več kot 0,9 pa za odlično.
Zakaj je AUC slab za neuravnotežene podatke?
Čeprav se ROC AUC pogosto uporablja, ni brez težav. Za neuravnoteženo razvrstitev s hudo poševnostjo in nekaj primeri manjšinskega razreda je lahko ROC AUC zavajajoč. To je zato, ker lahko majhno število pravilnih ali napačnih napovedi povzroči veliko spremembo krivulje ROC ali ROC AUC rezultat.
Ali naj bo AUC visok ali nizek?
Območje pod krivuljo (AUC) je merilo sposobnosti klasifikatorja za razlikovanje med razredi in se uporablja kot povzetek ROC krivulje. višji kot je AUC, boljša je zmogljivost modela pri razlikovanju med pozitivnimi in negativnimi razredi.
