Авторизация
Забыли пароль? Введите ваш е-мейл адрес. Вы получите письмо на почту со ссылкой для восстановления пароля.
После регистрации вы сможете задавать вопросы и писать свои ответы, получая за это бонусы. Все остальные функции на сайте доступны без регистрации.
Вы должны войти или зарегистрироваться, чтобы добавить ответ и получить бонусы.
Для построения ROC-кривой (Receiver Operating Characteristic curve) необходимо выполнить следующие шаги:
1. Получить результаты классификации модели. Например, для бинарной классификации это могут быть вероятности принадлежности к положительному классу или предсказанные метки классов.
2. Отсортировать полученные результаты по убыванию. Это позволит выбрать различные пороги для принятия решения о классификации.
3. Задать начальную точку ROC-кривой с координатами (0, 0).
4. Для каждого порога принятия решения:
— Рассчитать True Positive Rate (TPR) или Recall: доля верно классифицированных положительных примеров относительно общего числа положительных примеров.
— Рассчитать False Positive Rate (FPR): доля неверно классифицированных отрицательных примеров относительно общего числа отрицательных примеров.
— Добавить точку с координатами (FPR, TPR) на ROC-кривую.
5. Построить график, где ось X представляет собой FPR, а ось Y — TPR. ROC-кривая будет представлена линией, проходящей через все добавленные точки.
6. Рассчитать площадь под ROC-кривой (AUC-ROC), чтобы оценить качество модели. Чем больше площадь под кривой, тем лучше модель.
Заметка: ROC-кривая используется для оценки качества бинарной классификации, где у нас есть два класса (например, положительный и отрицательный). Если у вас есть больше чем два класса, можно построить несколько ROC-кривых для каждого класса по отношению к остальным классам.