Como encontrar o limiar ideal da ROC Curve Python

1. Como você encontra o limiar ideal de uma curva ROC?
2. Como você encontra o limiar ideal em Python?
3. Como você encontra o valor limite ideal?
4. Como você interpreta o limiar da curva ROC?

Como você encontra o limiar ideal de uma curva ROC?

Curva ROC para encontrar o limite ideal

O eixo x ou variável independente é a taxa falsa positiva para o teste preditivo. O eixo y ou a variável dependente é a verdadeira taxa positiva para o teste preditivo. Um resultado perfeito seria o ponto (0, 1) indicando 0% falsos positivos e 100% verdadeiros positivos.

Como você encontra o limiar ideal em Python?

Se você considerar o limite ideal como o ponto na curva mais próxima do canto superior esquerdo do gráfico ROC-AUC, você poderá usar limites [NP. argmin ((1 - tpr) ** 2 + fpr ** 2)] .

Como você encontra o valor limite ideal?

Limiar ideal para a curva de precisão-recisão

A recall é calculada como a proporção do número de verdadeiros positivos divididos pela soma dos verdadeiros positivos e falsos negativos.

Como você interpreta o limiar da curva ROC?

Em uma curva ROC, um valor mais alto do eixo x indica um número maior de falsos positivos do que negativos verdadeiros. Enquanto um valor mais alto do eixo y indica um número maior de verdadeiros positivos do que falsos negativos. Portanto, a escolha do limiar depende da capacidade de equilibrar entre falsos positivos e falsos negativos.