Deur konstruksie kan die AUC nie negatief wees nie. … Selfs al is die blou lyn onder die "ewekansige model"-kromme (die diagonaal), sal dit positiewe AUC hê.
Wat is 'n slegte AUC-telling?
Statistiese Analise
Die area onder die ROC-kurwe (AUC) resultate is as uitstekend beskou vir AUC-waardes tussen 0.9-1, goed vir AUC-waardes tussen 0.8-0.9, billik vir AUC-waardes tussen 0.7-0.8, swak vir AUC-waardes tussen 0.6-0.7 en misluk vir AUC-waardes tussen 0.5-0.6.
Wat is 'n aanvaarbare AUC?
AREA ONDER DIE ROC-KURWE
Oor die algemeen dui 'n AUC van 0.5 op geen diskriminasie nie (d.w.s. die vermoë om pasiënte met en sonder die siekte of toestand op grond van die toets te diagnoseer), 0.7 tot 0.8 word as aanvaarbaar beskou, 0.8 tot 0.9 word as uitstekend beskou, en meer as 0.9 word as uitstaande beskou.
Waarom is AUC sleg vir ongebalanseerde data?
Hoewel dit wyd gebruik word, is die ROC AUC nie sonder probleme nie. Vir ongebalanseerde klassifikasie met 'n erge skeefheid en min voorbeelde van die minderheidsklas, kan die ROC AUC misleidend wees. Dit is omdat 'n klein aantal korrekte of verkeerde voorspellings kan lei tot 'n groot verandering in die ROC Curve of ROC AUC-telling.
Moet AUC hoog of laag wees?
The Area Under the Curve (AUC) is die maatstaf van die vermoë van 'n klassifiseerder om tussen klasse te onderskei en word gebruik as 'n opsomming van die ROC-kurwe. Hoe hoër die AUC, hoe beter is die prestasie van die model om tussen die positiewe en negatiewe klasse te onderskei.
