Area Under The ROC Curve (Fläche unter der ROC-Kurve) (AUC)

Also known as: AUC (Area Under The ROC Curve) · AUC

Caesar AI Atlas Definition

Area Under The ROC Curve (AUC) ist eine branchenübliche Metrik zur Bewertung binärer Klassifikationsmodelle über Entscheidungsschwellen hinweg. Sie misst, wie gut ein Modell positiven Beispielen höhere Werte zuweist als negativen Beispielen, wobei Werte näher an 1 auf stärkere Trennfähigkeit und Werte nahe 0,5 auf geringe Rangordnungsfähigkeit hinweisen.

Other Definitions

Area Under The ROC Curve (Fläche unter der ROC-Kurve) Source

See AUC (Area under the ROC curve).

Area Under The ROC Curve (Fläche unter der ROC-Kurve) Source

Area Under a Curve. An industry-standard metric to evaluate the quality of a binary classification machine learning model. AUC measures the ability of the model to predict a higher score for positive examples than for negative examples. The AUC metric returns a decimal value from 0 to 1. AUC values near 1 indicate an ML model that's highly accurate.

Concept Comparisons

MetricsEvaluation

F1 Score vs Area Under the ROC Curve

A side-by-side comparison of F1 Score and Area Under the ROC Curve. Understand how a threshold-dependent balance of precision and recall differs from ranking discrimination across thresholds.