Berechnen Sie die Korrelation zwischen dem partiellen AUC-Score und dem AUC-Score sowie dessen Berechnungsmethode

Korrelation zwischen AUC-Score und partiellem AUC-Score

Der AUC-Score ist ein häufig verwendeter Indikator zur Bewertung der Leistung binärer Klassifizierungsmodelle. Die herkömmliche Berechnungsmethode besteht darin, den AUC-Score durch Zeichnen einer ROC-Kurve und Berechnen der Fläche unter der Kurve zu erhalten. Die ROC-Kurve verwendet die True-Positive-Rate (TPR) als vertikale Achse und die False-Positive-Rate (FPR) als horizontale Achse und stellt alle möglichen Schwellenwerte dar. Der AUC-Score reicht von 0,5 (Zufallsmodell) bis 1 (perfektes Modell). Je näher der Wert bei 1 liegt, desto besser ist die Modellleistung.

In praktischen Anwendungen kann die Klassenverteilung der Zielvariablen jedoch stark unausgewogen sein. In diesem Fall können herkömmliche AUC-Scores die Modellleistung möglicherweise nicht genau beurteilen. Denn der AUC-Score fasst die Leistung bei allen Schwellenwerten zusammen, ohne das Ungleichgewicht der Klassenverteilung zu berücksichtigen. Daher müssen andere Bewertungsmetriken wie Präzision, Rückruf, F1-Score usw. verwendet werden, um die Modellleistung umfassender zu bewerten.

Partielle AUC konzentriert sich auf bestimmte Bereiche der ROC-Kurve und unterscheidet sich von der herkömmlichen AUC dadurch, dass sie eine genauere Bewertung der Modellleistung ermöglicht. Insbesondere in Fällen, in denen die Klassenverteilung stark unausgewogen ist, ermöglicht die partielle AUC eine genauere Beurteilung der Modellleistung. Sein Zweck besteht darin, die Leistung in bestimmten Bereichen hervorzuheben und so eine bessere Beurteilung der Leistung des Modells in wichtigen Bereichen zu ermöglichen.

Beim Betrugserkennungsproblem kann der partielle AUC-Score verwendet werden, um die Leistung des Modells bei der Erkennung von Betrugsfällen zu bewerten. Der partielle AUC-Score wird für den Fall berechnet, dass die Falsch-Positiv-Rate unter einem bestimmten Wert liegt, sodass die Leistung der Mehrheitsklasseninstanz ignoriert werden kann. Der partielle AUC-Score kann uns dabei helfen, Entscheidungen über Modellauswahl, -verbesserung und Schwellenwertanpassung zu treffen.

Bitte beachten Sie, dass der voreingenommene AUC-Score kein Ersatz für den traditionellen AUC-Score ist, sondern ein ergänzendes Tool, das in Verbindung mit dem traditionellen AUC-Score verwendet wird. Sie ermöglichen eine detailliertere Bewertung, insbesondere in bestimmten Bereichen der ROC-Kurve. Der traditionelle AUC-Score bietet jedoch eine umfassendere Bewertung der Gesamtleistung des Modells. Daher kann die Verwendung einer Kombination aus partiellen AUC-Scores und traditionellen AUC-Scores die Leistung des Modells besser bewerten.

Bei der Bewertung binärer Klassifizierungsmodelle wird empfohlen, sowohl traditionelle AUC-Scores als auch partielle AUC-Scores zu verwenden, um ein vollständiges Verständnis der Leistung des Modells zu erhalten. Dies kann durch die Darstellung einer ROC-Kurve und die Berechnung traditioneller und partieller AUC-Werte für bestimmte Bereiche der Kurve erreicht werden. Dies ermöglicht eine genauere Bewertung der Modellleistung bei verschiedenen Schwellenwerten, insbesondere beim Umgang mit unausgeglichenen Datensätzen.

So berechnen Sie den partiellen AUC-Score

Die Berechnung des partiellen AUC-Scores umfasst die Aufteilung der ROC-Kurve in mehrere Intervalle und die anschließende Berechnung der AUC innerhalb jedes Intervalls. Um diese Intervalle zu definieren, können die True-Positive-Rate (TPR) und die False-Positive-Rate (FPR) als Grenzen des Intervalls verwendet werden, und die Größe des Intervalls kann nach Bedarf angepasst werden, um die Genauigkeit der Auswertung zu steuern. Der partielle AUC-Score jedes Intervalls kann durch Berechnen der Summe der rechteckigen Fläche ermittelt werden, die durch die Grenze des Intervalls und die ROC-Kurve innerhalb des Intervalls gebildet wird.

Daher spielt der partielle AUC-Score eine wichtige Rolle bei der Bewertung der Leistung binärer Klassifizierungsmodelle, insbesondere wenn die Klassenverteilung unausgewogen ist. Durch die Konzentration auf bestimmte Bereiche der ROC-Kurve können partielle AUC-Scores eine detailliertere Bewertung der Modellleistung ermöglichen. Das Verständnis partieller AUC-Scores und deren Verwendung ist eine Schlüsselkomponente im Bewertungsprozess binärer Klassifizierungsmodelle.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonBerechnen Sie die Korrelation zwischen dem partiellen AUC-Score und dem AUC-Score sowie dessen Berechnungsmethode. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!