• Buradasın

    ROC ve AUC nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, bir sınıflandırma modelinin farklı eşik değerlerinde duyarlılık (TPR - True Positive Rate) ve özgüllük (FPR - False Positive Rate) değerlerini görselleştirir 125.
    AUC (Area Under the Curve) ise ROC eğrisinin altında kalan alanı ifade eder ve modelin sınıfları ayırt etme yeteneğini ölçer 123. AUC değeri 1'e yaklaştıkça modelin performansı artar 13.
    ROC ve AUC, özellikle tıbbi teşhis, yapay zeka ve derin öğrenme alanlarında sınıflandırma modellerinin performansını değerlendirmek ve karşılaştırmak için kullanılır 35.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. towardsdatascience.com
        1
      2. ultralytics.com
        2
      3. matematiksel.org
        3
      4. simplilearn.com
        4
      5. medium.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 açılımı nedir?

    ROC kısaltmasının açılımı farklı bağlamlarda çeşitli anlamlara gelebilir: Regenerative Organic Certification (Yenileyici Organik Sertifikası). Rus Olimpiyat Komitesi (Russian Olympic Committee). Fiyat Değişim Oranı (Rate of Change).
    5 kaynak

    ROC eğrisi neyi ölçer?

    ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, bir sınıflandırma modelinin farklı kesme noktalarındaki duyarlılık (TPR - True Positive Rate) ve özgüllük (FPR - False Positive Rate) değerlerini görselleştirir. Ölçtüğü şeyler: Model performansı: Eğri, sol üst köşeye ne kadar yakınsa, model o kadar iyi performans gösterir. Uygun pozitiflik eşiği: En düşük yanlış pozitif oranıyla birlikte en yüksek gerçek pozitif orana sahip kesme noktası belirlenir. Tanı testi performansı: Tıbbi tanı testlerinde, modelin hasta bireyleri sağlıklılardan ne kadar doğrulukla ayırt edebildiğini ölçer. Ayrıca, ROC eğrisinin altında kalan alan (AUC - Area Under the Curve), modelin sınıfları ayırt etme yeteneğini değerlendirir.
    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