Dengan konstruksi, AUC tidak boleh negatif. … Bahkan jika garis biru berada di bawah kurva "model acak" (diagonal), itu akan memiliki AUC positif.
Berapa skor AUC yang buruk?
Analisis Statistik
Area di bawah hasil kurva ROC (AUC) dianggap sangat baik untuk nilai AUC antara 0,9-1, baik untuk nilai AUC antara 0,8-0,9, cukup untuk nilai AUC antara 0,7-0,8, buruk untuk nilai AUC antara 0,6-0,7 dan gagal untuk nilai AUC antara 0,5-0,6.
Apa AUC yang dapat diterima?
AREA DI BAWAH KURVA ROC
Secara umum, AUC 0,5 menunjukkan tidak ada diskriminasi (yaitu, kemampuan untuk mendiagnosis pasien dengan dan tanpa penyakit atau kondisi berdasarkan tes), 0.7 hingga 0,8 dianggap dapat diterima, 0,8 hingga 0,9 dianggap sangat baik, dan lebih dari 0,9 dianggap luar biasa.
Mengapa AUC buruk untuk Data yang Tidak Seimbang?
Meskipun banyak digunakan, ROC AUC bukannya tanpa masalah. Untuk klasifikasi yang tidak seimbang dengan kemiringan yang parah dan beberapa contoh kelas minoritas, AUC ROC dapat menyesatkan. Ini karena sedikit prediksi yang benar atau salah dapat mengakibatkan perubahan besar pada Kurva ROC atau skor AUC ROC.
Haruskah AUC tinggi atau rendah?
Area Di Bawah Kurva (AUC) adalah ukuran kemampuan pengklasifikasi untuk membedakan antar kelas dan digunakan sebagai ringkasan kurva ROC. Semakin semakin tinggi AUC, semakin baik kinerja model dalam membedakan antara kelas positif dan negatif.
