Cómo encontrar un umbral óptimo de Roc Curve Python

1. ¿Cómo se encuentra el umbral óptimo de una curva ROC??
2. ¿Cómo se encuentra el umbral óptimo en Python??
3. ¿Cómo se encuentra el valor umbral óptimo??
4. ¿Cómo se interpreta el umbral de la curva ROC??

¿Cómo se encuentra el umbral óptimo de una curva ROC??

Curva ROC para encontrar el umbral óptimo

El eje x o la variable independiente es la tasa de falsos positivos para la prueba predictiva. El eje y variable dependiente es la verdadera tasa positiva para la prueba predictiva. Un resultado perfecto sería el punto (0, 1) que indica 0% falsos positivos y positivos 100% verdaderos.

¿Cómo se encuentra el umbral óptimo en Python??

Si considera que el umbral óptimo es el punto en la curva más cercana a la esquina superior izquierda del gráfico ROC-AUC, puede usar los umbrales [NP. ArgMin ((1 - TPR) ** 2 + FPR ** 2)] .

¿Cómo se encuentra el valor umbral óptimo??

Umbral óptimo para la curva de recolección de precisión

El recuerdo se calcula como la relación del número de verdaderos positivos divididos por la suma de los verdaderos positivos y los falsos negativos.

¿Cómo se interpreta el umbral de la curva ROC??

En una curva ROC, un valor más alto del eje X indica un mayor número de falsos positivos que los verdaderos negativos. Mientras que un valor de eje Y más alto indica un mayor número de positivos verdaderos que los falsos negativos. Entonces, la elección del umbral depende de la capacidad de equilibrar entre falsos positivos y falsos negativos.