• Buradasın

    ROC ve AUC nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    ROC (Alıcı Çalışma Karakteristiği) eğrisi, tüm eşiklerde model performansının görsel bir temsilidir 12. AUC (Eğri Altındaki Alan) ise, ROC eğrisinin altındaki alanı ölçer ve modelin sınıfları ayırt etme yeteneğini değerlendirir 124.
    AUC hesaplamak için:
    1. ROC eğrisi oluşturulur 15. Bu süreçte, her eşikte gerçek pozitif oranı (TPR) ve yanlış pozitif oranı (FPR) hesaplanır 15.
    2. Alan hesaplanır 5. ROC eğrisinin altındaki alan, trapezoidal kural gibi yöntemlerle ölçülür 5.
    AUC'nin yüksek olması, modelin sınıfları daha iyi ayırt edebileceğini gösterir 24. İdeal AUC değeri 1'dir, 0,5 değeri rastgele tahmine karşılık gelir 15.
    ROC eğrisi oluşturmak için çeşitli makine öğrenimi kütüphaneleri kullanılabilir, örneğin, Python'da 
    sklearn.metrics
    kütüphanesi 45.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. spotintelligence.com
        1
      2. towardsdatascience.com
        2
      3. evidentlyai.com
        3
      4. simplilearn.com
        4
      5. linkedin.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    ROC ne işe yarar?

    ROC (Değişim Oranı) göstergesi, fiyat momentumunun gücünü değişim oranıyla ölçen bir momentum osilatörüdür. ROC göstergesinin kullanım amaçları: Trend belirleme. Aşırı alım ve aşırı satım koşullarının tespiti. Sapma tespiti.
    5 kaynak

    ROC eğrisi neyi ölçer?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, ikili sınıflandırma modellerinin performansını ölçmek için kullanılır. Bu eğri, duyarlılık (TPR: True Positive Rate) ve özgüllük (FPR: False Positive Rate) değerlerini farklı eşik ayarlarında grafiksel olarak temsil eder. ROC eğrisinin ölçtüğü bazı önemli noktalar: - İdeal eğri: Sol üst köşeyi kucaklayan bir eğri, mükemmel bir sınıflandırıcıyı temsil eder. - Diyagonal çizgi: Rastgele tahminden daha iyi performans göstermeyen bir sınıflandırıcıyı gösterir. - Eğrinin konumu: Diyagonal çizginin üzerindeki eğriler, modelin sınıflar arasında ayrım yapma yeteneğinin iyi olduğunu gösterir. - AUC (Area Under the Curve): Eğri altındaki alan, modelin tüm olası eşiklerdeki performansını özetleyen tek bir skaler değer sağlar.
    5 kaynak

    ROC açılımı nedir?

    ROC kısaltmasının iki farklı açılımı bulunmaktadır: 1. Receiver Operating Characteristic Curve (Türkçe: ROC Eğrisi). 2. Rate of Change (Türkçe: Değişim Oranı).
    5 kaynak

    ROC eğrisinde hangi eşik değeri seçilmeli?

    ROC eğrisinde optimum eşik değeri, ROC eğrisinin sol üst köşeye en yakın olduğu nokta olarak seçilir.
    5 kaynak

    ROC eğrisi nasıl çizilir?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi çizmek için aşağıdaki adımlar izlenir: 1. Kesim Noktalarının Belirlenmesi: Tanı testinin duyarlılık değerlerinin hesaplanması için en iyi kesim noktaları belirlenir. 2. Koordinat Sisteminin Oluşturulması: Y ekseninde tanı testinin gerçek pozitif değeri (duyarlılık), X ekseninde ise yanlış pozitif değeri (1 - özgüllük) yer alır. 3. Noktaların İşlenmesi: Kesim noktalarına karşılık gelen noktalar birleştirilerek ROC eğrisi çizilir. ROC eğrisinin çizimi şu şekilde yorumlanır: - İdeal Eğri: Sol üst köşeyi kucaklayan bir eğri, mükemmel bir sınıflandırıcıyı temsil eder. - Diyagonal Çizgi: Rastgele tahminden daha iyi performans göstermeyen bir sınıflandırıcıyı ifade eder. - Eğrinin Konumu: Diyagonal çizginin üzerindeki bir eğri, rastgele performanstan daha iyi olduğunu gösterir. ROC eğrisinin geçerliliği, eğri altındaki alan (AUC - Area Under the Curve) ile test edilir ve bu alan ne kadar büyükse, tanı testinin ayrım yeteneği o kadar iyidir.
    5 kaynak