Wie Genauigkeit Von einer ROC-Kurve berechnen

Die relative Arbeitslinie oder ROC-Kurve , ist das Verhältnis zwischen der richtig positiven und falsch-positive in einem System . Ein System kann eine positive erfassen, wenn der Ist-Wert ist negativ, was eine falsch- positiv ist. Ein richtig positiven tritt auf, wenn der Ist-Wert positiv ist, und als positiv erkannt . Die Genauigkeit der ROC-Kurve ist ein Maß dafür, wie gut das System erkennt, Ist-Werte , und es kann durch die Lösung eine einfache equation.Things Sie
ROC-Kurve
Rate der tatsächlich positiven
bewerten müssen berechnet werden der tatsächlichen Negative
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einen Punkt auf der ROC-Kurve , die Sie um die Genauigkeit der Suche bestimmen wollen . Die horizontale Achse der ROC-Kurve zeigt die Geschwindigkeit der true- Positive in dem Erfassungssystem , und die vertikale Achse zeigt die Rate der False-Positives .
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Machen Sie sich mit der Genauigkeit Gleichung für ROC-Kurven . Diese Gleichung ist das Verhältnis der wahren Positiven und Negativen wahr - positive Ergebnisse und die tatsächlichen Ist- Negative. Die Gleichung sieht wie folgt aus , wobei TP ist richtig-positive , TN ist richtig-negativ , P tatsächliche positive und N tatsächlichen negativ. P + N auch gleich der Gesamtzahl der Messungen, die von dem System entnommen . Wenn Sie nicht über die genauen Werte für P oder N, Sie wieder auf die Gesamtzahl der Messungen fallen, und verwenden Sie es anstelle von ( P + N).

ACC = (TP + TN) /(kann P + N )
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Fügen Sie die Anzahl der true- positiven auf die Anzahl der true- Negative. Angenommen, die Anzahl der true- Positiven ist 46 und true- Negative ist 23 . Addiert man diese beiden zusammen ergibt einen Wert von 69 .
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Fügen Sie die Anzahl der tatsächlichen Positives zu der Anzahl der tatsächlichen Negative. Angenommen, es waren eigentlich 50 positive und 30 negative . Addiert man diese zusammen ergibt einen Wert von 80 .
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die Summe der positiven und true- true- Negative durch die Summe der tatsächlichen positiven und negativen Teilen . Weiterbildung mit den oben genannten Beispielen , die Sie 69 durch 80 teilen würden , was zu einer Genauigkeit von 0,8625 .
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Analysieren Sie den Genauigkeitswert . Je näher die Genauigkeit auf 1,00 , desto genauer ist das System bei der Vorhersage wahr -Positiven und wahr - Negative.