Area Under The ROC Curve (площадь под ROC-кривой) (AUC)

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

Caesar AI Atlas Definition

Area Under The ROC Curve (AUC) — отраслевой стандарт метрики для оценки моделей бинарной классификации при разных порогах решения. Она измеряет, насколько хорошо модель присваивает более высокие оценки положительным примерам по сравнению с отрицательными; значения ближе к 1 указывают на более сильную дискриминационную способность, а значения около 0,5 — на слабую способность к ранжированию.

Other Definitions

Area Under The ROC Curve (площадь под ROC-кривой) Source

See AUC (Area under the ROC curve).

Area Under The ROC Curve (площадь под ROC-кривой) 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.