هو اي منحني الROC و الAUC ؟

كلاهما أداتين أساسيتين في تقييم نماذج التصنيف، حيث ROC منحنى بياني يرسم العلاقة بين معدل الإيجابيات الحقيقية True Positive Rate - TPR أو الحساسية Sensitivity وبين معدل الإيجابيات الكاذبة False Positive Rate - FPR.

النماذج الثنائية تُنتج احتمالية، كاحتمالية أن تكون الصورة لكلب، وتستخدم عتبة لتحويل تلك الاحتمالات إلى توقعات، فلو الاحتمالية ≥ 0.5 إذن كلب، وإلا قطة.

ويُنشئ المنحنى عن طريق تغيير تلك العتبة من 0 إلى 1 وحساب قيمتي TPR وFPR لكل عتبة، ثم رسم النقاط.

أما AUC (Area Under the ROC Curve) فهو مساحة المنطقة تحت منحنى ROC، وتتراوح قيمتها بين 0 و1، كالتالي:

• AUC = 1: نموذج مثالي يفصل بين الفئتين تمامًا.
• AUC = 0.5: أداء عشوائي 
• AUC < 0.5: أداء أسوأ من العشوائي ويعني خطأ في التوجيه.

بمعنى يمثل احتمالية أن يُصنِّف النموذج عينة عشوائية إيجابية، مثلاً كمريض على أنها أكثر إيجابية من عينة عشوائية سلبية من شخص سليم، أي AUC = 0.8، تعني هناك 80% احتمال أن يعطي النموذج درجة أعلى لعينة إيجابية مقارنةً بسلبية.

طيب ال AUC بتكون منفضل عن المنحني والا الا بتكون موجود في المنحني ؟

الـ ROC Curve هو المنحنى نفسه، ويُظهر التفاصيل الدقيقة لأداء النموذجK ,الـ AUC هو رقم مُلخص للمقارنة السريعة، أي نستخدم الـ ROC لفهم السلوك، والـ AUC للمقارنة والتقييم العام.

تمام جدا

الف شكراا جدا لحضرتك 

جزاك الله كل خير