Kira korelasi antara skor AUC separa dan skor AUC dan kaedah pengiraannya

Korelasi antara skor AUC dan skor AUC separa

Skor AUC ialah penunjuk yang biasa digunakan untuk menilai prestasi model klasifikasi binari. Kaedah pengiraan tradisional adalah untuk mendapatkan skor AUC dengan melukis lengkung ROC dan mengira kawasan di bawah lengkung. Keluk ROC mengambil kadar positif sebenar (TPR) sebagai paksi menegak dan kadar positif palsu (FPR) sebagai paksi mendatar, dan memplot semua ambang yang mungkin. Skor AUC berjulat dari 0.5 (model rawak) hingga 1 (model sempurna).

Walau bagaimanapun, dalam aplikasi praktikal, pengedaran kelas pembolehubah sasaran mungkin sangat tidak seimbang. Dalam kes ini, skor AUC tradisional mungkin tidak menilai prestasi model dengan tepat. Kerana skor AUC meringkaskan prestasi pada semua ambang tanpa mengambil kira ketidakseimbangan pengagihan kelas. Oleh itu, metrik penilaian lain seperti ketepatan, ingat semula, skor F1, dsb. perlu digunakan untuk menilai prestasi model secara lebih komprehensif.

AUC separa memfokuskan pada kawasan tertentu lengkung ROC, dan berbeza daripada AUC tradisional kerana ia memberikan penilaian prestasi model yang lebih halus. Terutamanya dalam kes di mana pengagihan kelas sangat tidak seimbang, AUC separa membenarkan penilaian yang lebih tepat terhadap prestasi model. Tujuannya adalah untuk menyerlahkan prestasi dalam bidang tertentu, membolehkan penilaian yang lebih baik tentang prestasi model dalam julat penting.

Dalam masalah pengesanan penipuan, skor AUC separa boleh digunakan untuk menilai prestasi model dalam menangkap kejadian penipuan. Skor AUC separa dikira untuk kes di mana kadar positif palsu kurang daripada nilai tertentu, supaya prestasi contoh kelas majoriti boleh diabaikan. Skor AUC separa boleh membantu kami membuat keputusan tentang pemilihan model, peningkatan dan pelarasan ambang.

Sila ambil perhatian bahawa skor AUC yang berat sebelah bukanlah pengganti skor AUC tradisional, tetapi alat pelengkap yang digunakan bersama dengan skor AUC tradisional. Mereka memberikan penilaian yang lebih terperinci, terutamanya dalam kawasan tertentu keluk ROC. Walau bagaimanapun, skor AUC tradisional memberikan penilaian yang lebih komprehensif tentang prestasi keseluruhan model. Oleh itu, menggunakan gabungan skor AUC separa dan skor AUC tradisional boleh menilai prestasi model dengan lebih baik.

Apabila menilai model klasifikasi binari, adalah disyorkan untuk menggunakan kedua-dua skor AUC tradisional dan skor AUC separa untuk mendapatkan pemahaman yang lengkap tentang prestasi model. Ini boleh dicapai dengan memplot lengkung ROC dan mengira skor AUC tradisional dan separa untuk kawasan tertentu lengkung. Ini membolehkan penilaian prestasi model yang lebih tepat pada ambang yang berbeza, terutamanya apabila berurusan dengan set data yang tidak seimbang.

Cara Mengira Skor AUC Separa

Mengira Skor AUC Separa melibatkan membahagikan lengkung ROC kepada beberapa selang dan kemudian mengira AUC dalam setiap selang. Untuk menentukan selang ini, kadar positif benar (TPR) dan kadar positif palsu (FPR) boleh digunakan sebagai sempadan selang, dan saiz selang boleh dilaraskan mengikut keperluan untuk mengawal ketepatan penilaian. Skor AUC separa bagi setiap selang boleh diperolehi dengan mengira jumlah kawasan segi empat tepat yang dibentuk oleh sempadan selang dan lengkung ROC dalam selang itu.

Oleh itu, skor AUC separa memainkan peranan penting dalam menilai prestasi model klasifikasi binari, terutamanya apabila pengagihan kelas tidak seimbang. Dengan memfokuskan pada kawasan tertentu lengkung ROC, skor AUC separa boleh memberikan penilaian prestasi model yang lebih terperinci. Memahami skor AUC separa dan cara menggunakannya adalah komponen utama dalam proses penilaian model klasifikasi binari.

Atas ialah kandungan terperinci Kira korelasi antara skor AUC separa dan skor AUC dan kaedah pengiraannya. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!