Was bedeutet "ROC-AUC"?
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ROC-AUC steht für Receiver Operating Characteristic - Area Under Curve. Es ist eine Methode, um zu messen, wie gut ein Modell die Unterschiede zwischen zwei Gruppen erkennen kann, wie gute und schlechte Ergebnisse.
Wie es funktioniert
Beim Testen eines Modells schaut ROC-AUC auf die wahre positive Rate (richtige Identifizierung guter Ergebnisse) und die falsche positive Rate (falsches Markieren von schlechten Ergebnissen als gut). Es erstellt eine Kurve basierend auf diesen Raten bei verschiedenen Schwellenwerten. Die Fläche unter dieser Kurve zeigt, wie gut das Modell abschneidet.
Was die Werte bedeuten
Ein perfekter ROC-AUC-Wert ist 1, was bedeutet, dass das Modell die beiden Gruppen perfekt unterscheiden kann. Ein Wert von 0,5 deutet darauf hin, dass das Modell nicht besser abschneidet als zufälliges Raten. Höhere Werte weisen auf eine bessere Leistung hin.
Warum es wichtig ist
ROC-AUC ist nützlich, weil es ein klares Bild von der Fähigkeit eines Modells gibt, zwischen Ergebnissen zu unterscheiden, selbst wenn die Daten variieren. Es ist stabil und konsistent, was es zu einer vertrauenswürdigen Wahl für die Bewertung von Modellen in unterschiedlichen Situationen macht.