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Einführung in Machine Learning mit Python by Andreas C. Müller, Sarah Guido

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Receiver Operating Characteristic (ROC) und AUC

Es gibt ein weiteres, verbreitetes Werkzeug zum Analysieren des Verhaltens von Klassifikatoren bei verschiedenen Schwellenwerten: die Receiver-Operating-Characteristic-, kurz ROC-Kurve. Ähnlich zur Relevanz-Sensitivitäst-Kurve betrachtet die ROC-Kurve alle möglichen Schwellenwerte eines gegebenen Klassifikators, aber anstatt Relevanz und Sensitivität zu berechnen, zeigt sie die Falsch-positiv-Rate (FPR) über der Richtig-positiv-Rate (RPR). Die Richtig-positiv-Rate ist wie oben erwähnt einfach ein anderer Name für die Sensitivität, während die Falschpositiv-Rate der Anteil an falsch positiven an allen negativen Datenpunkten ist:

Die ROC-Kurve lässt sich mit der Funktion roc_curve berechnen (siehe ...

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