O que significa "ROC-AUC"?
Índice
ROC-AUC significa Característica Operacional do Receptor - Área Sob a Curva. É um jeito de medir quão bem um modelo consegue diferenciar entre dois grupos, tipo resultados bons e ruins.
Como Funciona
Quando tá testando um modelo, o ROC-AUC analisa a taxa de verdadeiros positivos (identificando corretamente os resultados bons) e a taxa de falsos positivos (marcando erradamente os resultados ruins como bons). Ele cria uma curva com base nessas taxas em diferentes limites. A área sob essa curva mostra quão bem o modelo tá indo.
O Que os Pontos Significam
Uma pontuação perfeita de ROC-AUC é 1, o que significa que o modelo consegue separar perfeitamente os dois grupos. Uma pontuação de 0,5 sugere que o modelo tá indo tão bem quanto um palpite aleatório. Pontuações mais altas indicam um desempenho melhor.
Por Que É Importante
ROC-AUC é útil porque dá uma visão clara da capacidade do modelo de distinguir entre os resultados, mesmo quando os dados variam. É estável e consistente, sendo uma escolha confiável para avaliar modelos em diferentes situações.