Ini adalah model klasik dari ROC. Ini menggambarkan model-model yang sama dengan yang lain. Ini adalah model yang berbeda dari model yang dimiliki oleh para pengguna.

Apa itu RoC Curve?

An ROC curve plote tres true positive rate (sensitivy) agami yang tidak berubah menjadi sebuah visual representao oon model rate (1-specicicity) at varioues levels.

Bagaimana Kalkulate un ROC Curve

Calculating amn ROC curve involves the following steps:

  • Obtais prediccieted probabities fromm the model for each data point.
  • Set multiple dethelide valuees Spanningg the range of predicated probabilitas.
  • For each threeold, clastify data titik amositive or netive.
  • Kalkulate the true positive rate and false positive rate at each theld.
  • Plot the se rates to form the ROC curve.

Interpreting the ROC Curve

Ini adalah sebuah ringkasan ROC (AUC) quantifies yang melampaui batas dan itu akan menjadi satu dari satu model yang berbeda dengan diskriminasi yang lain. An AUAC of 0.5 menuding partisifioun, equvalent to random guestinate. An AUBC of 1.0 perfexeficificatic.

Applications of ROC Curves

ROC curves are widely upon in varioux laelds ase medicine, finance, and machine learnino to compare model, select optimal extenolds, and evaluate clasfieor perforcce. They help ing the contrade -offs involved i.n deciciesio.d.s.