Uitleg
AUC (Area Under the Curve) is de oppervlakte onder de ROC-curve. Het is een samenvattend getal dat klassificatie-model-prestatie weergeeft, onafhankelijk van drempels. AUC varieert van 0 tot 1.
AUC=1 betekent perfekte scheiding (alle positieven boven alle negatieven). AUC=0.5 betekent random model (geen discriminatief vermogen). AUC interpreteren: kans dat model willekeurig positief voorbeeld hoger rankt dan willekeurig negatief.
AUC is robuust tegen ongebalanceerde datasets en drempel-onafhankelijk. Daarom is AUC populair voor model-evaluatie. ROC-AUC is standaard in veel ML-competities. Interpretatie: AUC=0.8 betekent 80% kans dat model willekeurig positieve case hoger rankt.
⚡ Voorbeelden
- •Twee spam-filters: filter A AUC=0.95, filter B AUC=0.75. Filter A is beter
- •Medisch-model: AUC=0.92 betekent 92% kans dat zieke patiënt hoger scoort dan gezonde
- •AUC=0.5 betekent model kan net zo goed een munt opgooien als daadwerkelijk voorspellen
Trefwoorden
performantie-samenvattingranking-metriekmodel-vergelijkingonafhankelijk-van-threshold