ROC Eğrisi Nedir?

ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, bir sınıflandırma modelinin performansını değerlendirmek için kullanılan bir grafik yöntemdir. İki temel metriği analiz eder:

• Doğru Pozitif Oranı (TPR)
: Gerçek pozitiflerin toplam pozitifler içindeki oranı.
• Yanlış Pozitif Oranı (FPR): Yanlış pozitiflerin toplam negatifler içindeki oranı.

Bu eğri, farklı eşik değerleri için TPR ve FPR değerlerini grafik üzerinde gösterir. Başlıca kullanımları şunlardır:

• Modelin sınıflandırma başarısını görselleştirmek.
• Farklı modelleri kıyaslamak.
• Optimal eşik değerini belirlemek.

ROC eğrisi altında kalan alan (AUC) da modelin genel performansını ölçmekte sıkça kullanılır. AUC değeri 0 ile 1 arasında değişir; 1 değeri mükemmel bir modeli, 0.5 değeri ise rastgele tahmin yapan bir modeli temsil eder.