ROC Curve
Die ROC-Kurve trägt TPR gegen FPR auf und zeigt den Zielkonflikt eines Klassifikators über die Schwellenwerte, wobei der AUC die Gesamtleistung quantifiziert.
Zweck
Bewertung der Gesamtleistung eines binären Klassifikators über alle Schwellenwerte.
Mechanismus
TPR=TP/(TP+FN) (Recall), FPR=FP/(FP+TN). Die Diagonale entspricht einem Zufallsklassifikator. Der AUC ist die Fläche unter der ROC-Kurve: 0,5 ist Zufall, 1,0 perfekt. Der AUC ist robust gegenüber Klassenungleichgewicht.
Anwendungsfälle
- Klassifikator-Evaluierung
- Schwellenwertauswahl
- Unausgeglichene Daten