По конструиране, AUC не може да бъде отрицателен. … Дори ако синята линия е под кривата на "случаен модел" (диагонала), тя ще има положителна AUC.
Какво е лош резултат на AUC?
Статистически анализ
Резултатите от площта под ROC кривата (AUC) се считат за отлични за стойности на AUC между 0,9-1, добри за AUC стойности между 0,8-0,9, справедливи за стойности на AUC между 0,7-0,8, лошо за AUC стойности между 0,6-0,7 и неуспешно за AUC стойности между 0,5-0,6.
Какво е приемливото AUC?
ОБЛАСТ ПОД КРИВАТА НА ROC
Общо взето, AUC от 0,5 предполага липса на дискриминация (т.е. способност за диагностициране на пациенти със и без заболяване или състояние въз основа на теста), 07 до 0,8 се счита за приемливо, 0,8 до 0,9 се счита за отлично, а повече от 0,9 се счита за изключителен.
Защо AUC е лош за небалансирани данни?
Въпреки че е широко използван, ROC AUC не е без проблеми. За небалансирана класификация със сериозен изкривяване и няколко примера за малцинствен клас, ROC AUC може да бъде подвеждащ. Това е така, защото малък брой правилни или неправилни прогнози могат да доведат до голяма промяна в ROC кривата или ROC AUC резултат.
Трябва ли AUC да е висока или ниска?
Площта под кривата (AUC) е мярката за способността на класификатора да прави разлика между класове и се използва като обобщение на ROC кривата. Колкото по-висока е AUC, толкова по-добра е производителността на модела при разграничаване между положителните и отрицателните класове.
