10,1 тыс подписчиков
#вопросы_с_собеседований
Как работает ROC-кривая?
ROC-кривая — это графическое изображение контраста между показателями истинно положительных и ложноположительных результатов при различных пороговых значениях.
Если считать TPR и FPR для фиксированного порога μ є [0,1], то их можно представить в виде функций от аргумента μ:
TPR = TPR(μ), FPR = FPR(μ). При этом обе функции монотонно возрастают от 0 до 1, а значит, определена функция:
ROC(x) = TPR(FPR-1(x)), x є [0,1]
ROC-кривая — это график функции. Как правило, у хорошего классификатора кривая лежит по большей части либо целиком выше прямой y=x. Это связано с тем что при хорошей классификации надо получать максимальный TPR при минимальном FPR.
Около минуты
26 июня 2023