Calculer la corrélation entre le score AUC partiel et le score AUC et sa méthode de calcul

Corrélation entre le score AUC et le score AUC partiel

Le score AUC est un indicateur couramment utilisé pour évaluer les performances des modèles de classification binaire. La méthode de calcul traditionnelle consiste à obtenir le score AUC en traçant une courbe ROC et en calculant l'aire sous la courbe. La courbe ROC prend le taux de vrais positifs (TPR) comme axe vertical et le taux de faux positifs (FPR) comme axe horizontal, et trace tous les seuils possibles. Le score AUC varie de 0,5 (modèle aléatoire) à 1 (modèle parfait). Plus la valeur est proche de 1, meilleures sont les performances du modèle.

Cependant, dans les applications pratiques, la répartition des classes de la variable cible peut être très déséquilibrée. Dans ce cas, les scores AUC traditionnels peuvent ne pas évaluer avec précision les performances du modèle. Parce que le score AUC résume les performances à tous les seuils sans prendre en compte le déséquilibre de la répartition des classes. Par conséquent, d’autres mesures d’évaluation telles que la précision, le rappel, le score F1, etc. doivent être utilisées pour évaluer de manière plus complète les performances du modèle.

L'AUC partielle se concentre sur des zones spécifiques de la courbe ROC et diffère de l'AUC traditionnelle en ce qu'elle fournit une évaluation plus raffinée des performances du modèle. En particulier dans les cas où la répartition des classes est fortement déséquilibrée, l'AUC partielle permet une évaluation plus précise des performances du modèle. Son objectif est de mettre en évidence les performances dans des domaines spécifiques, permettant une meilleure évaluation des performances du modèle dans des plages importantes.

Dans le problème de détection de fraude, le score AUC partiel peut être utilisé pour évaluer les performances du modèle dans la détection des instances de fraude. Le score AUC partiel est calculé pour le cas où le taux de faux positifs est inférieur à une certaine valeur, de sorte que les performances de l'instance de classe majoritaire peuvent être ignorées. Le score partiel de l'AUC peut nous aider à prendre des décisions concernant la sélection, l'amélioration et l'ajustement des seuils du modèle.

Veuillez noter que le score AUC biaisé ne remplace pas le score AUC traditionnel, mais un outil complémentaire utilisé en conjonction avec le score AUC traditionnel. Ils fournissent une évaluation plus granulaire, en particulier dans des zones spécifiques de la courbe ROC. Cependant, le score AUC traditionnel fournit une évaluation plus complète des performances globales du modèle. Par conséquent, l’utilisation d’une combinaison de scores AUC partiels et de scores AUC traditionnels permet de mieux évaluer les performances du modèle.

Lors de l'évaluation des modèles de classification binaire, il est recommandé d'utiliser à la fois les scores AUC traditionnels et les scores AUC partiels pour obtenir une compréhension complète des performances du modèle. Ceci peut être réalisé en traçant une courbe ROC et en calculant les scores AUC traditionnels et partiels pour des zones spécifiques de la courbe. Cela permet une évaluation plus précise des performances du modèle à différents seuils, en particulier lorsqu'il s'agit d'ensembles de données déséquilibrés.

Comment calculer le score AUC partiel

Le calcul du score AUC partiel implique de diviser la courbe ROC en plusieurs intervalles, puis de calculer l'AUC dans chaque intervalle. Pour définir ces intervalles, le taux de vrais positifs (TPR) et le taux de faux positifs (FPR) peuvent être utilisés comme limites de l'intervalle, et la taille de l'intervalle peut être ajustée selon les besoins pour contrôler la précision de l'évaluation. Le score AUC partiel de chaque intervalle peut être obtenu en calculant la somme de la zone rectangulaire formée par la limite de l'intervalle et la courbe ROC à l'intérieur de l'intervalle.

Par conséquent, le score AUC partiel joue un rôle important dans l'évaluation des performances des modèles de classification binaire, en particulier lorsque la distribution des classes est déséquilibrée. En se concentrant sur des zones spécifiques de la courbe ROC, les scores partiels de l'AUC peuvent fournir une évaluation plus granulaire des performances du modèle. Comprendre les scores AUC partiels et comment les utiliser est un élément clé du processus d'évaluation des modèles de classification binaire.

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