โดยการก่อสร้าง AUC ไม่สามารถลบได้ … แม้ว่าเส้นสีน้ำเงินจะอยู่ใต้เส้นโค้ง "แบบจำลองสุ่ม" (เส้นทแยงมุม) ก็จะมี AUC เป็นบวก
คะแนน AUC แย่คืออะไร
การวิเคราะห์ทางสถิติ
พื้นที่ใต้ผลลัพธ์ของเส้นโค้ง ROC (AUC) ถือว่าดีเยี่ยมสำหรับค่า AUC ระหว่าง 0.9-1 ดีสำหรับค่า AUC ระหว่าง 0.8-0.9 ยุติธรรมสำหรับค่า AUC ระหว่าง 0.7-0.8, แย่สำหรับค่า AUC between 0.6-0.7 และล้มเหลวสำหรับค่า AUC ระหว่าง 0.5-0.6.
AUC ที่ยอมรับได้คืออะไร
พื้นที่ภายใต้ ROC CURVE
โดยทั่วไป AUC ที่ 0.5 บ่งชี้ว่าไม่มีการเลือกปฏิบัติ (เช่น ความสามารถในการวินิจฉัยผู้ป่วยที่มีและไม่มีโรคหรือเงื่อนไขตามการทดสอบ) 0.7 ถึง 0.8 ถือว่ายอมรับได้ 0.8 ถึง 0.9 ถือว่ายอดเยี่ยม และมากกว่า 0.9 ถือว่าโดดเด่น
ทำไม AUC ถึงไม่ดีสำหรับข้อมูลที่ไม่สมดุล
ถึงแม้จะใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่ ROC AUC ก็ไม่มีปัญหา สำหรับการจำแนกประเภทที่ไม่สมดุลโดยมีการเบ้อย่างรุนแรงและตัวอย่างของชนกลุ่มน้อยเพียงเล็กน้อย ROC AUC อาจทำให้เข้าใจผิดได้ ทั้งนี้เป็นเพราะ การคาดคะเนที่ถูกต้องหรือไม่ถูกต้องจำนวนเล็กน้อยอาจส่งผลให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างมากใน ROC Curve หรือคะแนน ROC AUC
AUC ควรสูงหรือต่ำ
พื้นที่ใต้เส้นโค้ง (AUC) คือการวัดความสามารถของตัวแยกประเภทในการแยกแยะระหว่างคลาสต่างๆ และใช้เป็นบทสรุปของกราฟ ROC สูง AUC ประสิทธิภาพของแบบจำลองในการแยกแยะระหว่างชั้นเรียนบวกและลบดีขึ้น