Was bedeutet "AUC-ROC"?
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AUC-ROC steht für Area Under the Receiver Operating Characteristic-Kurve. Das ist eine Kennzahl, um die Leistung eines Modells zu bewerten, besonders bei Aufgaben, wo die Ergebnisse in zwei Gruppen unterteilt werden können, wie ja/nein oder krank/gesund.
Was ist ROC?
ROC ist eine grafische Darstellung, die zeigt, wie gut ein Modell die beiden Gruppen unterscheiden kann. Es vergleicht die wahre positive Rate (wie viele echte Positive richtig identifiziert wurden) mit der falschen positiven Rate (wie viele echte Negative fälschlicherweise identifiziert wurden).
Was ist AUC?
AUC misst die allgemeine Fähigkeit des Modells, richtig zu klassifizieren. Ein Wert von 1 bedeutet, dass das Modell die beiden Gruppen perfekt unterscheidet, während ein Wert von 0,5 bedeutet, dass das Modell nicht besser als Zufallsraten ist.
Warum ist AUC-ROC wichtig?
AUC-ROC hilft, zu bewerten, wie gut ein Modell funktioniert, besonders wenn unterschiedliche Schwellenwerte verwendet werden, um das Ergebnis zu entscheiden. Es ist nützlich in der realen Welt, wie bei medizinischen Tests, wo es wichtig ist zu wissen, nicht nur ob ein Modell gut ist, sondern wie gut es ist in verschiedenen Szenarien.