Per construcció, l'AUC no pot ser negatiu. … Fins i tot si la línia blava està per sota de la corba del "model aleatori" (la diagonal), tindrà AUC positiu.
Què és una puntuació AUC dolenta?
Anàlisi estadística
Els resultats de l'àrea sota la corba ROC (AUC) es van considerar excel·lents per a valors d'AUC entre 0,9-1, bo per a valors d'AUC entre 0,8-0,9, just per a valors d'AUC entre 0,7-0,8, pobre per als valors d'AUC entre 0,6-0,7 i fallat per als valors d'AUC entre 0,5 i 0,6.
Què és un AUC acceptable?
ÀREA SOTA LA CORBA ROC
En general, un AUC de 0,5 no suggereix cap discriminació (és a dir, la capacitat de diagnosticar pacients amb i sense la mal altia o afecció en funció de la prova), 0. De 7 a 0,8 es considera acceptable, de 0,8 a 0,9 es considera excel·lent i més de 0,9 es considera excepcional.
Per què l'AUC és dolent per a dades desequilibrades?
Tot i que molt utilitzat, el ROC AUC no està exempt de problemes. Per a una classificació desequilibrada amb una inclinació severa i pocs exemples de classe minoritària, l'AUC de la ROC pot ser enganyós. Això es deu al fet que un petit nombre de prediccions correctes o incorrectes pot provocar un gran canvi en la corba ROC o la puntuació ROC AUC.
L'AUC hauria de ser alt o baix?
L'àrea sota la corba (AUC) és la mesura de la capacitat d'un classificador per distingir entre classes i s'utilitza com a resum de la corba ROC. Com més gran sigui l'AUC, millor serà el rendiment del model a l'hora de distingir entre les classes positives i negatives.
