Анализ данных (Data analysis)

📉 ROC и AUC простыми словами.



Площадь под ROC-кривой – один из самых популярных функционалов качества в задачах бинарной классификации. На мой взгляд, простых и полных источников информации «что же это такое» нет. Как правило, объяснение начинают с введения разных терминов (FPR, TPR), которые нормальный человек тут же забывает. Также нет разборов каких-то конкретных задач по AUC ROC. В этом посте описано, как я объясняю эту тему студентам и своим сотрудникам…



Допустим, решается задача классификации с двумя классами {0, 1}. Алгоритм выдаёт некоторую оценку (может, но не обязательно, вероятность) принадлежности объекта к классу 1. Можно считать, что оценка принадлежит отрезку [0, 1].



Часто результат работы алгоритма на фиксированной тестовой выборке визуализируют с помощью ROC-кривой (ROC = receiver operating characteristic, иногда говорят «кривая ошибок»), а качество оценивают как площадь под этой кривой – AUC (AUC = area under the curve). Покажем на конкретном примере, как строится кривая.



 Читать Дальше



@data_analysis_ml