Po konstrukciji, AUC ne može biti negativan. … Čak i ako je plava linija ispod krive "slučajnog modela" (dijagonala), imat će pozitivan AUC.
Šta je loš AUC rezultat?
Statistička analiza
Rezultati površine ispod ROC krive (AUC) smatrani su odličnim za AUC vrijednosti između 0,9-1, dobrim za AUC vrijednosti između 0,8-0,9, poštenim za AUC vrijednosti između 0,7-0,8, slabo za AUC vrijednosti između 0,6-0,7 i nije uspjelo za AUC vrijednosti između 0,5-0,6.
Šta je prihvatljiva AUC?
PODRUČJE ISPOD ROC KRIVULJE
Uopšteno govoreći, AUC od 0,5 sugerira da nema diskriminacije (tj. sposobnost dijagnosticiranja pacijenata sa i bez bolesti ili stanja na osnovu testa), 0.7 do 0,8 smatra se prihvatljivim, 0,8 do 0,9 se smatra odličnim, a više od 0,9 se smatra izvanrednim.
Zašto je AUC loš za neuravnotežene podatke?
Iako se široko koristi, ROC AUC nije bez problema. Za neuravnoteženu klasifikaciju sa ozbiljnom iskrivljenošću i nekoliko primjera manjinske klase, ROC AUC može biti pogrešan. To je zato što mali broj tačnih ili netačnih predviđanja može rezultirati velikom promjenom ROC krivulje ili ROC AUC rezultata.
Da li AUC treba biti visok ili nizak?
Oblast ispod krive (AUC) je mjera sposobnosti klasifikatora da razlikuje klase i koristi se kao sažetak ROC krive. Što je veći AUC, to su bolje performanse modela u razlikovanju pozitivnih i negativnih klasa.
