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

Observação

Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.

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 o modelo é um bom classificador.

Interpretação

Para árvores de classificação, a área sob os valores da curva ROC variam tipicamente de 0,5 a 1. Os valores maiores indicam um modelo de ajuste melhor. Quando o modelo consegue separar perfeitamente as classes, a área sob a curva é 1. Quando o modelo não consegue separar as classes melhor do que uma atribuição aleatória, a área sob a curva é 0,5. A linha vermelha pontilhada indica o caso de atribuição aleatória.

A área sob a curva com dados fora da sacola é de aproximadamente 0,90. Você pode usar a área sob a curva para comparar a precisão do Classificação Random Forests® com outro modelo, como um Classificação TreeNet®.

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