Podle konstrukce AUC nemůže být záporná. … I když je modrá čára pod křivkou „náhodného modelu“(úhlopříčka), bude mít kladnou AUC.
Co je špatné skóre AUC?
Statistická analýza
Výsledky oblasti pod křivkou ROC (AUC) byly považovány za vynikající pro hodnoty AUC mezi 0,9-1, dobré pro hodnoty AUC mezi 0,8-0,9, spravedlivé pro hodnoty AUC mezi 0,7-0,8, špatné pro hodnoty AUC mezi 0,6-0,7 a neúspěšné pro hodnoty AUC mezi 0,5-0,6.
Jaká je přijatelná AUC?
OBLAST POD KŘIVKOU ROC
Obecně AUC 0,5 nenaznačuje žádnou diskriminaci (tj. schopnost na základě testu diagnostikovat pacienty s onemocněním nebo stavem a bez něj), 07 až 0,8 je považováno za přijatelné, 0,8 až 0,9 je považováno za vynikající a více než 0,9 je považováno za vynikající.
Proč je AUC špatná pro nevyvážená data?
Přestože se ROC AUC široce používá, není bezproblémové. Pro nevyváženou klasifikaci s výrazným zkreslením a několika příklady menšinové třídy může být ROC AUC zavádějící. Je to proto, že malý počet správných nebo nesprávných předpovědí může mít za následek velkou změnu v křivce ROC nebo skóre ROC AUC.
Mělo by být AUC vysoké nebo nízké?
Area Under the Curve (AUC) je mírou schopnosti klasifikátoru rozlišovat mezi třídami a používá se jako souhrn ROC křivky. Čím vyšší AUC, tím lepší je výkon modelu při rozlišování mezi pozitivními a negativními třídami.
