2 Fragen zu Roc-kurve

Die Abkürzung ROC steht bei Assays für "Receiver Operating Characteristic". Es handelt sich dabei um eine grafische Darstellung, die die Leistungsfähigkeit eines binären Klassifikationssystems zeigt, indem die True Positive Rate (Empfindlichkeit) gegen die False Positive Rate (1-Spezifität) bei verschiedenen Schwellenwerten aufgetragen wird. Die ROC-Kurve wird häufig verwendet, um die Genauigkeit diagnostischer Tests zu bewerten.

Die ROC-Analyse (Receiver Operating Characteristic) ist kein Modell für die binäre logistische Regression, sondern ein Verfahren zur Bewertung der Leistungsfähigkeit eines binären Klassifikationsmodells, wie der logistischen Regression. Sie hilft dabei, die Sensitivität (True Positive Rate) und die Spezifität (1 - False Positive Rate) eines Modells bei verschiedenen Schwellenwerten zu visualisieren. Die ROC-Kurve zeigt den Trade-off zwischen Sensitivität und Spezifität und ermöglicht es, die optimale Schwelle für die Klassifikation zu bestimmen. Ein häufig verwendetes Maß zur Bewertung der ROC-Kurve ist die Fläche unter der Kurve (AUC), die die Gesamtleistung des Modells zusammenfasst.