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A typical ROC curve looks like this: The black diagonal line indicates a random classifier, and the red and blue curves show two different classification models. For a given model, we can only stay on one curve, but we can move along the curve by adjusting our threshold for classifying a positive case. Generally, as we decrease the threshold, we move to the right and upwards along the curve. Finally, we can quantify a model’s ROC curve by calculating the total area under the curve (AUC), a metric that falls between zero and one with a higher number indicating better classification performance. In the graph above, the AUC for the blue curve will be greater than that for the red curve, meaning the blue model is better at achieving a blend of precision and recall. A random classifier (the black line) achieves an AUC of 0.5. We’ve covered a few terms, none of which are difficult on their own, but when combined can be a little overwhelming! Let’s do a quick recap and then walk through an example to solidify the new ideas we’ve learned. True positives: data points labeled as positive that are actually positive False positives: data points labeled as positive that are actually negative True negatives: data points labeled as negative that are actually negative False negatives: data points labeled as negative that are actually positive. Ggbet csgo.Conhecida por odds altas! Código Promocional APOSTACONFIAVEL100 Muitos métodos de depóstio. Regulamentação.
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