¿Qué significa "ROC-AUC"?
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ROC-AUC significa Característica Operativa del Receptor - Área Bajo la Curva. Es un método que se usa para medir qué tan bien puede un modelo distinguir entre dos grupos, como resultados buenos y malos.
Cómo Funciona
Al probar un modelo, ROC-AUC observa la tasa de verdaderos positivos (identificando correctamente los buenos resultados) y la tasa de falsos positivos (marcando incorrectamente los malos resultados como buenos). Crea una curva basada en estas tasas en diferentes umbrales. El área bajo esta curva muestra qué tan bien se desempeña el modelo.
Qué Significan los Puntajes
Un puntaje perfecto de ROC-AUC es 1, lo que significa que el modelo puede distinguir perfectamente entre los dos grupos. Un puntaje de 0.5 sugiere que el modelo no lo está haciendo mejor que adivinar al azar. Puntajes más altos indican un mejor desempeño.
Por Qué Es Importante
ROC-AUC es útil porque da una idea clara de la capacidad de un modelo para distinguir entre resultados, incluso cuando los datos varían. Es estable y consistente, lo que lo convierte en una opción confiable para evaluar modelos en diferentes situaciones.