Tilmaamaha aasaasiga ah

ROC Curves iyo AUC

Qalooca ROC wuxuu sawiraa sida wanaagsan ee kala-soocidu u kala soocaa laba fasal ilaa heer kasta oo go'aan ah, iyo AUC waxay ku cadaadisaa qaloocaas oo dhan hal lambar.

Dhageyso hagahanAI-waa laga sheekeeyay · ~2 min

Boggaan2 daqiiqo akhri
  1. Dulmar
  2. quusid qoto dheer
  3. Dhaqangelinta Adduunka-dhabta ah
  4. Mustaqbalka ROC Curves iyo AUC
  5. Ku dhaqangelinta
  6. Sii wad Sahaminta
  7. Su'aalaha soo noqnoqda

Dulmar

Together they tell you ranking quality independent of where you draw the cutoff.

quusid qoto dheer

Qalooca Dabeecadda Qaadashada (ROC) wuxuu sawiraa Heerka Togan ee Dhabta ah (xasaasnaanta, ee dhidibka y) ee ka soo horjeeda heerka saxda ah ee beenta ah (1 laga jaray, ee dhidibka x) marka aad ka siibto heerka kala soocida min 1 ilaa 0. Xadhig kasta wuxuu bixiyaa hal dhibic; isku xirka iyaga ayaa raadraaca qalooca. Qaab kasta oo togan ka sarreeya mid kasta oo taban ayaa habayn kara geeska bidix ee sare. Aagga ka hooseeya qalooca (AUC) wuxuu cabbiraa wadarta bedka xarriiqan, oo u dhaxaysa 0.5 (qiyaasta random, xariiqda) ilaa 1.0 (fiican). Fasiraadda wax ku oolka ah: AUC waxay la mid tahay ixtimaalka in moodelku uu keeno si aan kala sooc lahayn oo togan loo doortay oo ka sarreeya sida xun ee la doortay. Eraygu wuxuu ka yimid hawlwadeennada raadaarka Dagaalkii Labaad ee Adduunka oo kala sooca calaamadaha iyo qaylada.

Dhaqangelinta Adduunka-dhabta ah

Isbarbardhigga laba nooc oo lagu ogaanayo khayaanada bangiga ee AUC si ay u doortaan midka ugu wanaagsan ee ka sarreeya kuwa sharciga ah

Qiimaynta baadhitaanka ogaanshaha cudurka (tusaale, kala-soocida baadhista kansarka) halkaas oo dhakhaatiirta raajooyinku u baahan yihiin inay ka ganacsadaan kiisas badan oo ka dhan ah digniinaha beenta ah

Hagaajinta marinka shaandhada spamka iyadoo la adeegsanayo qalooca ROC si loo ilaaliyo wanaagga beenta ah (boostada sharciga ah ee loo calaamadeeyay spam) aad u hooseysa

Calaamadaynta qaabka dhibcaha dhibcaha-default halkaas oo AUC ay soo koobto sida wanaagsan ee ay u kala soocdo deyn bixiyeyaasha bixiya iyo kuwa aan bixin.

Mustaqbalka ROC Curves iyo AUC

ROC-AUC ayaa weli ah cabbirka warbixinta caadiga ah, laakiin xirfad-yaqaannada ayaa si isa soo taraya ula lammaaniya qaloocyada Precision-Recall ee xogta aad isu dheeli tiran, halkaas oo ROC ay u eegi karto si khiyaano leh. Filo in si balaadhan loo korsado qayb AUC ah ( diirada saaraya gobolka beenta-hoose ee wanaagsan ee hawl galka u ah), qiimee xasaasi ah iyo falanqaynta go'aan-qalooca, iyo koox-hoosaadyada AUC oo ka warbixinaya dulduleelada cadaaladda. Sida moodalku quudiyaan go'aamada dhabta ah, cabbirada cabbirka iyo AUC ayaa si isa soo taraysa loogu soo warrami doonaa dhinacba halkii AUC oo keliya laga sheegi lahaa.

Ku dhaqangelinta

Maxay muhiim u tahay

  • Go'aamo cad. Waxay kaa caawinaysaa inaad kala saartid sheegashooyinka farsamada cad iyo luqadda suuq-geynta.
  • Qiimaha iyo miisaaniyada. Waxaad waydiin kartaa su'aalo fulineed oo wanaagsan ka hor inta aadan lacag ama waqti bixin.
  • Kooxda iyo socodka shaqada. Kooxaha fahamka la wadaago waxay sameeyaan wax soo saar, siyaasad, iyo go'aano waxbarasho oo wanaagsan.

Iska ilaali

  • Kooxo kala duwan ayaa laga yaabaa inay isla erey u isticmaalaan si kala duwan, marka hore u qeex baaxadda.
  • Tilmaamaha ayaa u ekaan kara kuwo xooggan halka waxqabadka dhabta ah ee dunidu aanu sinnayn.
  • In la iska indho tiro tayada xogta iyo qorshayaasha qiimayntu waxay inta badan abuurtaa natiijooyin jilicsan.

Tallaabooyinka xiga

  1. Ka bilow qeexidda luqadda cad ee natiijada aad u baahan tahay.
  2. Dooro hal cabbir guusha iyo hal xaalad guuldarro ka hor tijaabada.
  3. Ku orod duuliye yar oo wata xogta matale, ee ma aha bandhig muuqaal ah.
  4. Qor meesha ROC Curves iyo AUC ay ku caawiyaan iyo meelaha hababka fudud ay ka fiican yihiin.

Sii wad Sahaminta

Warqad bilaash ah

Hel warbixinta maalinlaha ah ee AI

Saddex sheeko oo la xaqiijiyay oo AI ah maalin kasta oo shaqo ah, oo lagu qoray Ingiriis fudud. Bilaash had iyo jeer, aan xayaysiis lahayn.

Hal iimayl maalin kasta oo shaqo ah. Ka bax hal gujin. Marna ma iibinno ama ma wadaagno ciwaankaaga.

Is tijaabi

Take the ROC Curves and AUC quiz

Fikrad degdeg ah oo ku saabsan jawaab kasta, iyo shahaado la wadaajin karo oo leh aqoonsi la xaqiijin karo markaad ka gudubto koorso.

Bilow kedis

Taageer waxbarashada AI bilaashka ah. AI Understanding waa 501(c)(3) aan faa'iido doon ahayn — xayaysiis la'aan, albaab lacag ah ma jiro, had iyo jeer. Samee deeq

Su'aalaha soo noqnoqda

What is ROC Curves and AUC?

Qalooca ROC wuxuu sawiraa sida wanaagsan ee kala-soocidu u kala soocaa laba fasal ilaa heer kasta oo go'aan ah, iyo AUC waxay ku cadaadisaa qaloocaas oo dhan hal lambar. Si wada jir ah waxay kuu sheegayaan tayada kala saraynta oo ka madax bannaan meesha aad ka soo jiidan karto.

Waa maxay labada qiyaasood ee ROC uu midba midka kale u maleego?

Qalooca ROC wuxuu sawiraa Heerka Togan ee Dhabta ah (xasaasnaanta) ee dhidibka y lidka ku ah Heerka Wanaagsan ee Beenta ah (1 - gaar ahaan) dhidibka x-ga ee dhammaan marinnada.

Waa maxay qiimaha AUC ee u dhigma kala-soociye aan qabanin wax ka fiican male-awaal aan toos ahayn?

Kala soocida bakhtiyaanasiibka ah ayaa raadraaca xariiqda xariiqda, taasoo siinaysa AUC 0.5. AUC ee 1.0 waa kaamil, iyo 0.0 waxay la macno tahay inay dib u soo celinayso darajo kasta.

Waa maxay sababta AUC loogu sifeeyay 'madax-bannaanida xadka'?

AUC waxay soo koobaysaa qalooca ROC oo dhan, kaas oo lagu dhaliyo iyadoo la xaaqayo marin kasta, sidaa darteed kuma xirna goynta kaliya ee la doortay.

Xogta aadka u dheelitiran, qalooca ayaa inta badan lagula taliyaa inay garab socoto ama halkii ROC sababtoo ah ROC waxay u eegi kartaa rajo xad dhaaf ah?

Dhibaatooyinka dhifka ah ee togan tirada badan ee diidmada runta ahi waxay hoos u dhigtaa heerka togan ee beenta ah, sicir-bararka ROC. Qalloocyada dib-u-celinta ee saxda ah waxay diiradda saaraan fasalka togan waxayna muujiyaan waxqabadka si daacadnimo ah.

Why can a model have a high ROC-AUC but poorly calibrated probability estimates?

The guide notes that AUC depends on rank order and is insensitive to calibration; monotonic transformations can preserve rankings while altering the probability scale.