部分AUCスコアとAUCスコアの相関関係とその計算方法を計算する

AUC スコアと部分 AUC スコアの相関関係

AUC スコアは、二項分類モデルのパフォーマンスを評価するために一般的に使用される指標です。従来の計算方法は、ROC 曲線を描き、曲線の下の面積を計算することによって AUC スコアを取得することです。 ROC 曲線は、縦軸に真陽性率 (TPR)、横軸に偽陽性率 (FPR) をとり、考えられるすべてのしきい値をプロットします。 AUC スコアの範囲は 0.5 (ランダム モデル) から 1 (完全なモデル) で、値が 1 に近づくほど、モデルのパフォーマンスが向上します。

ただし、実際のアプリケーションでは、ターゲット変数のクラス分布が非常に不均衡になる可能性があります。この場合、従来の AUC スコアではモデルのパフォーマンスを正確に評価できない可能性があります。 AUC スコアは、クラス分布の不均衡を考慮せずに、すべてのしきい値でのパフォーマンスを要約しているためです。したがって、モデルのパフォーマンスをより包括的に評価するには、精度、再現率、F1 スコアなどの他の評価指標を使用する必要があります。

バイアス AUC は、ROC 曲線の特定の領域に焦点を当てます。従来の AUC との違いは、モデルのパフォーマンスのより洗練された評価が提供されることです。特にクラス分布の不均衡が非常に大きい場合、部分的な AUC によりモデルのパフォーマンスをより正確に評価できます。その目的は、特定の領域でのパフォーマンスを強調し、重要な範囲内でモデルがどの程度優れたパフォーマンスを発揮するかをより適切に評価できるようにすることです。

不正検出問題では、部分 AUC スコアを使用して、不正インスタンスを捕捉する際のモデルのパフォーマンスを評価できます。部分 AUC スコアは、過半数クラス インスタンスのパフォーマンスを無視できるように、偽陽性率が一定の値未満の場合について計算されます。部分的な AUC スコアは、モデルの選択、改善、およびしきい値の調整に関する決定を行うのに役立ちます。

偏った AUC スコアは従来の AUC スコアに代わるものではなく、従来の AUC スコアと組み合わせて使用​​される補完的なツールであることに注意してください。これらは、特に ROC 曲線の特定の領域において、より詳細な評価を提供します。ただし、従来の AUC スコアは、モデルの全体的なパフォーマンスのより包括的な評価を提供します。したがって、部分 AUC スコアと従来の AUC スコアを組み合わせて使用​​すると、モデルのパフォーマンスをより適切に評価できます。

二項分類モデルを評価する場合、モデルのパフォーマンスを完全に理解するために、従来の AUC スコアと部分 AUC スコアの両方を使用することをお勧めします。これは、ROC 曲線をプロットし、曲線の特定の領域について従来の部分的な AUC スコアを計算することで実現できます。これにより、特に不均衡なデータセットを扱う場合に、さまざまなしきい値でのモデルのパフォーマンスをより正確に評価できるようになります。

部分 AUC スコアの計算方法

部分 AUC スコアの計算には、ROC 曲線を複数の区間に分割し、各区間内の AUC を計算することが含まれます。これらの間隔を定義するには、真陽性率 (TPR) と偽陽性率 (FPR) を間隔の境界として使用でき、必要に応じて間隔のサイズを調整して評価の精度を制御できます。各区間の部分 AUC スコアは、区間の境界によって形成される長方形の領域と区間内の ROC 曲線の合計を計算することによって取得できます。

したがって、部分 AUC スコアは、特にクラス分布が不均衡な場合に、二項分類モデルのパフォーマンスを評価する際に重要な役割を果たします。 ROC 曲線の特定の領域に焦点を当てることにより、部分 AUC スコアによりモデルのパフォーマンスをより詳細に評価できます。部分 AUC スコアとその使用方法を理解することは、二項分類モデルの評価プロセスにおける重要な要素です。

以上が部分AUCスコアとAUCスコアの相関関係とその計算方法を計算するの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。