Curva característica de operação do receptor (ROC) para Classificação CART®

A curva ROC traça a taxa de positivos verdadeiros (TPR), também conhecida como poder, no eixo y. A curva ROC traça a taxa de falsos positivos (FPR), também conhecida como erro tipo 1, no eixo x. A área sob uma curva ROC indica se a árvore de classificação é um bom classificador.

Interpretação

Para árvores de classificação, a área sob os valores da curva ROC variam de 0,5 a 1. Quando uma árvore de classificação pode separar perfeitamente as classes, a área sob a curva é 1. Quando a árvore de classificação não pode separar as classes melhor do que uma atribuição aleatória, então a área sob a curva é de 0,5. A linha vermelha pontilhada indica o caso de atribuição aleatória.

Neste exemplo, as curvas de treinamento e teste são semelhantes umas às outras. A área sob a curva de teste é de 0,820.

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