Разумевање АУЦ у бинарној класификацији: тумачење, опсег, прагови и још много тога

АУЦ (област испод криве радне карактеристике пријемника) је мера перформанси бинарног класификатора, као што је модел машинског учења. Она представља компромис између праве позитивне стопе и лажно позитивне стопе модела на различитим праговима.ӕӕ РОЦ крива приказује праву позитивну стопу у односу на лажно позитивну стопу на различитим праговима, а АУЦ је површина испод ове криве. АУЦ од 1,0 означава савршен класификатор, док АУЦ од 0,5 означава насумични класификатор.ӕӕАУЦ се користи за процену перформанси модела бинарне класификације у различитим областима као што су класификација слика, класификација текста и биоинформатика. Такође се користи за упоређивање перформанси различитих модела или за оптимизацију параметара модела.ӕӕЕво неких кључних аспеката АУЦ:ӕӕ1. Тумачење: АУЦ се може тумачити као вероватноћа да ће насумично одабран позитиван пример имати већи резултат од насумично одабраног негативног примера.ӕ2. Опсег: Опсег АУЦ је [0, 1], где 0 представља насумични класификатор, а 1 представља савршени класификатор.ӕ3. Прагови: АУЦ је осетљив на избор прага, који може утицати на праву позитивну стопу и лажно позитивну стопу.ӕ4. Класификација више класа: АУЦ се може проширити на проблеме класификације са више класа коришћењем техника као што су један-на-један или један-нас-сви.ӕ5. Матрица конфузије: АУЦ је блиско повезана са матрицом конфузије, која сумира број истинитих позитивних, истинитих негативних, лажно позитивних и лажно негативних.ӕ6. Избор модела: АУЦ се може користити као критеријум за избор модела, где се преферирају модели са вишим вредностима АУЦ.ӕ7. Оптимизација: АУЦ се може оптимизовати коришћењем техника као што су унакрсна валидација и претрага мреже да би се пронашли оптимални параметри за дати модел.