ROC, AUC и метрики классификации
ROC-кривая, AUC, accuracy, precision, recall, specificity и F1 для бинарной классификации.
Загружаем калькулятор…
Как это считается
Метрики выводятся из TP/FP/TN/FN. ROC строится по всем уникальным порогам, AUC — методом трапеций.
Ограничения и точность
- До 500 наблюдений. Только бинарная классификация; нет доверительных интервалов и весов классов.
Контрольный пример
Для score 0,9/1; 0,8/0; 0,7/1; 0,1/0 AUC=0,75.
Версия методики: 1.0.0