ROC Curves na AUC
Otu ROC curve na-akpa nkata ka onye nhazi na-ekewa klaasị abụọ n'ofe oke mkpebi ọ bụla nwere ike ime, na AUC na-atụgharị usoro ahụ dum n'ime otu nọmba.
Nchịkọta
Together they tell you ranking quality independent of where you draw the cutoff.
Ime miri emi
Ihe eji arụ ọrụ nke onye nnata (ROC) na-eme atụmatụ ezi ọnụego ziri ezi (uche, na y-axis) megide ọnụego ziri ezi ụgha (1 wepụrụ nkọwapụta, na axis x) ka ị na-amali ọkwa ọkwa ọkwa site na 1 ruo 0. Ọnụ ụzọ ọ bụla na-enye otu isi; ijikọ ha na-achọpụta akụkụ ahụ. Nlereanya na-akwado ọkwa ọ bụla dị mma n'elu adịghị mma ọ bụla na-amakụ akuku elu-aka ekpe. Mpaghara dị n'okpuru curve (AUC) na-atụ mkpokọta mpaghara dị n'okpuru ahịrị a, sitere na 0.5 (ntụgharị uche, diagonal) ruo 1.0 (zuru oke). Nkọwa dị mma: AUC nhata ihe gbasara puru omume na ihe nlereanya ahụ nwere akara dị mma ahọpụtara enweghị usoro dị elu karịa nke adịghị mma ahọpụtara na-enweghị usoro. Okwu a sitere n'aka ndị ọrụ radar nke Agha Ụwa nke Abụọ na-amata ọdịiche dị na mgbama na mkpọtụ.
Nghọta nka nka
AUC bụ ọnụ ụzọ-nọrọ onwe ya n'ihi na ọ na-ejikọta arụmọrụ n'elu nkwụsị niile, yabụ ebe ị debere oke mkpebi agaghị emetụta ya. Ọ dabara na mgbakọ na mwepụ Mann-Whitney U na ule Wilcoxon Rank-sum, nke pụtara na ọ dabere naanị n'usoro n'usoro nke akara amụma, ọ bụghị ụkpụrụ ha zuru oke. Nke a na-eme ka ọ kwụsie ike n'okpuru mgbanwe akara monotonic mana ọ naghị enwe mmetụta maka nhazigharị: ụdị nwere ọkwa nke ọma mana nke na-adịghị mma ka nwere ike nweta akara AUC dị elu.
Mmetụta atụmatụ
Mkpebi doro anya
Ọ na-enyere gị aka ikewapụta nkwupụta ọrụ aka doro anya na asụsụ ahịa.
Ọnụ ego na mmefu ego
Ị nwere ike ịjụ ajụjụ mmejuputa iwu ka mma tupu itinye ego ma ọ bụ oge.
Team na usoro ọrụ
Ndị otu nwere nghọta na-eme ka ngwaahịa, amụma na mkpebi mmụta ka mma.
Ọdịnihu nke ROC Curves na AUC
ROC-AUC ka bụ metric mkpesa ndabara, mana ndị na-eme ya na-ejikọta ya na Precision-Recall curves maka data enweghị oke, ebe ROC nwere ike ile anya na-enwe nchekwube. Na-atụ anya nnabata ka ukwuu nke akụkụ AUC (na-elekwasị anya na mpaghara adịgboroja dị ala nke na-arụ ọrụ), nyocha nke ọnụ ahịa na mkpebi mkpebi, yana otu obere otu AUC na-akọ akụkọ maka ọdịiche dị mma. Dị ka ụdị na-eri ezigbo mkpebi, metrics calibration na AUC ga-enwewanye akụkọ n'akụkụ n'akụkụ karịa AUC naanị.
Mmejuputa n'ezie n'ụwa
Tụnyere ụdị nchọpụta aghụghọ abụọ maka ụlọ akụ site n'aka AUC ha ịhọrọ nke kachasị mma azụmahịa aghụghọ karịa nke ziri ezi.
Na-enyocha ule diagnostic maka ọrịa (dịka ọmụmaatụ, onye na-ahụ maka nyocha ọrịa kansa) ebe ndị ọkà mmụta redio kwesịrị ịzụ ahịa ị nweta ọtụtụ ikpe megide mkpu ụgha.
Idozi ọnụ ụzọ ihe nzacha spam na-eji usoro ROC iji dobe ezigbo ụgha (ozi ziri ezi akpọrọ dị ka spam) dị ala.
Benchmarking ihe atụ akara kredit nke ndabara ebe AUC na-achịkọta otu o si ekewa ndị na-agbaziri agbaziri na-akwụghachi ndị na-anaghị akwụ ụgwọ.
Ihe ize ndụ & okporo ụzọ nche
Otu dị iche iche nwere ike iji otu okwu ahụ mee ihe n'ụzọ dị iche, yabụ kọwapụta oge n'oge.
Ihe nrịbama nwere ike ịdị ike ebe arụmọrụ ụwa na-adaghị adaba.
Ileghara ogo data na atụmatụ nyocha anya na-emepụtakarị nsonaazụ na-adịghị mma.
Map mmejuputa
Malite na nkọwa asụsụ dị larịị nke nsonaazụ ịchọrọ.
Họrọ otu metrik ịga nke ọma na otu ọnọdụ ọdịda tupu nnwale.
Gbaa obere onye na-anya ụgbọ elu nwere data nnọchite anya, ọ bụghị ihe ngosi ngosi na-egbu maramara.
Detuo ebe ROC Curves na AUC na-enyere aka yana ebe ụzọ dị mfe ka mma.
Nọgide na-eme nchọpụta
Free newsletter
Get the daily AI briefing
Three verified AI stories every weekday morning, written in plain English. Free forever, no ads.
One email each weekday. Unsubscribe in one click. We never sell or share your address.
Test yourself
Take the ROC Curves and AUC quiz
Instant feedback on every answer, and a shareable certificate with a verifiable ID once you pass a course.
Support free AI education. AI Understanding is a 501(c)(3) nonprofit — no ads, no paywall, ever. Make a donation
Ntuziaka na-esote
Azụmahịa dị iche iche-iche
Ajụjụ a na-ajụkarị
What is ROC Curves and AUC?
Otu ROC curve na-akpa nkata ka onye nhazi na-ekewa klaasị abụọ n'ofe oke mkpebi ọ bụla nwere ike ime, na AUC na-atụgharị usoro ahụ dum n'ime otu nọmba. Ha jikọtara ọnụ na-agwa gị ogo ogo na-adabereghị na ebe ị na-esetịpụ ihe ahụ.
Kedu ọnụọgụ abụọ nke ROC na-akpa nkata megide ibe ya?
Otu ụzọ ROC na-akpa nkata ezi ọnụego ziri ezi (uche) na y-axis megide ọnụ ọgụgụ dị mma nke ụgha (1 - nkọwa) na axis x n'ofe ọnụ ụzọ.
Kedu uru AUC dabara na ọkwa ọkwa na-arụ ọrụ adịghị mma karịa ịkọ nkọ?
Nkewa klas enweghị usoro na-enyocha ahịrị diagonal, na-enye AUC nke 0.5. Otu AUC nke 1.0 zuru oke, yana 0.0 pụtara na ọ na-enweta ọkwa ọ bụla azụ azụ.
Kedu ihe kpatara eji kọwaa AUC dị ka 'nnwere onwe n'ọnụ ụzọ'?
AUC na-achịkọta usoro ROC dum, nke a na-eme site na-ekpochapụ ọnụ ụzọ ọ bụla, yabụ na ọ dabereghị na mbelata ọ bụla ahọpụtara.
Maka dataset enweghị oke, kedu usoro a na-atụkarị aro n'akụkụ ma ọ bụ kama ROC n'ihi na ROC nwere ike ịdị na-enwe nchekwube?
Na nsogbu ndị na-adịghị ahụkebe, ọnụ ọgụgụ buru ibu nke ezi adịghị mma na-eme ka ọnụ ọgụgụ dị mma nke ụgha dị ala, na-ebuli ROC. Nkenke-icheta akụkụ akụkụ na-elekwasị anya na klaasị dị mma ma na-ekpughe arụmọrụ karịa n'eziokwu.