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- Como você sabe qual curva ROC é melhor?
- Quais são as limitações das curvas ROC?
- Como as curvas ROC são geradas?
- Qual medida de desempenho você considerará para comparar diferentes modelos com base na curva ROC?
Como você sabe qual curva ROC é melhor?
Comparando curvas ROC
Quanto mais próxima uma curva ROC é do canto superior esquerdo, mais eficiente é o teste. Na fig. O teste xiii A é superior ao teste B porque, em todos.
Quais são as limitações das curvas ROC?
As pontuações de confiança usadas para construir curvas ROC podem ser difíceis de atribuir. Diagnósticos falsos positivos e falsos negativos têm diferentes custos de classificação incorreta. Extrapolação excessiva da curva ROC é indesejável. Métodos de benefícios líquidos podem fornecer resultados mais significativos e clinicamente interpretáveis do que o ROC AUC.
Como as curvas ROC são geradas?
As curvas ROC são representações gráficas da relação existente entre a sensibilidade e a especificidade de um teste. É gerado traçando a fração de verdadeiros positivos do total positivos reais versus a fração de falsos positivos fora do total negativo real.
Qual medida de desempenho você considerará para comparar diferentes modelos com base na curva ROC?
A área sob a curva (AUC) é a medida da capacidade de um classificador de distinguir entre classes e é usado como um resumo da curva ROC. Quanto maior a AUC, melhor o desempenho do modelo em distinguir entre as classes positivas e negativas.
