• Buradasın

    ROC ve AUC nasıl hesaplanır?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi ve AUC (Area Under the Curve) şu şekilde hesaplanır:
    1. ROC Eğrisi: Bu eğri, gerçek pozitif oran (TPR) ile yanlış pozitif oran (FPR) arasındaki ilişkiyi farklı sınıflandırma eşiklerinde gösterir 14. Eğri, matplotlib.pyplot kütüphanesi kullanılarak çizilir 1.
    2. AUC: AUC, ROC eğrisinin altındaki alanı temsil eder ve 0 ile 1 arasında bir değer alır 13. AUC'yi hesaplamak için, istatistiksel veya makine öğrenimi kütüphaneleri (örneğin, Python'da scikit-learn) kullanılır 15.
    Hesaplama adımları:
    1. Model eğitildikten sonra, pozitif sınıf için olasılık puanları oluşturulur 1.
    2. Bu puanlar kullanılarak ROC eğrisi ve AUC değeri hesaplanır 13.
    Örneğin, Python'da scikit-learn kütüphanesi ile AUC'yi hesaplamak için:
    from sklearn.metrics import roc_auc_score

# y_true: Gerçek etiketler, y_scores: Tahmin edilen olasılıklar
auc = roc_auc_score(y_true, y_scores)
print(f"AUC: {auc}")
``` [1](https://spotintelligence.com/2024/06/17/roc-auc-curve-in-machine-learning/).
    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 eğrisinde hangi eşik değeri seçilmeli?

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

    ROC değeri kaç olmalı?

    ROC (Rate of Change) değerinin kaç olması gerektiği, analiz edilen menkul kıymetin volatilitesi ve seçilen zaman dilimine bağlıdır. - Pozitif ROC değeri, fiyatların arttığını ve yukarı yönlü bir momentumu gösterir. - Negatif ROC değeri, fiyatların düştüğünü ve aşağı yönlü bir momentumu işaret eder. Aşırı alım ve aşırı satım seviyelerini belirlemek için genellikle ROC'nin 70 ve 30 gibi standart seviyeler kullanıldığı RSI (Relative Strength Index) göstergesinin aksine, ROC için bu tür genel kabul görmüş değerler yoktur.
    5 kaynak

    ROC ne işe yarar?

    ROC (Rate of Change) indikatörü iki ana amaçla kullanılır: 1. Fiyat Değişikliklerinin Ölçülmesi: ROC, bir varlığın fiyatının belirli bir zaman dilimi içinde ne kadar hızlı değiştiğini ölçer. 2. Aşırı Alım ve Aşırı Satım Sinyalleri: ROC değerinin yüksek olması genellikle aşırı alım, düşük olması ise aşırı satım koşullarını işaret eder. Ayrıca, ROC eğrisi (ROC Curve) tıbbi ve veri analizi alanlarında sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek için kullanılır.
    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 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

    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