ROC kreivė

Trijų bioinformatikinių algoritmų ROC kreivės. Algoritmai nuspėja peptido grandinės perkirpimo vietas proteosomoje
Punktyrine linija pažymėta atsitiktinio spėliojimo ROC tiesė

ROC kreivė (angl. Receiver operating characteristic) – sprendimus priimančiojo ypatybių kreivė – grafikas, rodantis klasifikatoriaus jautrumo ir specifiškumo [1] sąryšį.

Kreivė galima klasifikatoriui kuris turi vidinį „slenksčio“ parametrą ir, remdamasis turimais duomenimis, pateikia vieną iš dviejų galimų alternatyvių išvadų („vagis – ne vagis“). Kiekvienai galimai šio slenksčio reikšmei, abiejose ašyse atidedamas teigiamų klasifikatoriaus spėjimų dalis (vertikalioje – teisingų teigiamų, horizontalioje – klaidingų teigiamų). Esant didelėms slenksčio reikšmėms, klasifikatorius beveik ar ir visiškai nepateikia teigiamų spėjimų („nė vienas ne vagis“). Mažinant slenkstį, abiejų spėjimų dalis priartėja prie vieneto (100 %, „visi vagys“).[2]

Visiškai atsitiktinai išvadą spėjančio analizatoriaus ROC kreivė yra įstrižai grafiką kertanti tiesė (parodyta punktyrine linija). Analizatorius tuo geresnis, kuo aukščiau šios tiesės yra jo kreivė. Jei kreivė atsiduria žemiau atsitiktinio analizatoriaus tiesės, tai reiškia jog toje srityje analizatorius meluoja dažniau nei sako tiesą (jam tiktų pasiūlymas „paklausk ir manyk priešingai“).[2]

ROC kreivės pirmą kartą buvo panaudotos radarų signalų interpretavimui XX a. šeštojo dešimtmečio pradžioje (nuo to ir angliškas pavadinimas).[3] Septintojo dešimtmečio viduryje ROC kreives pradėta naudoti eksperimentinėje psichologijoje ir psichofizikoje.[3] 1967 m. radiologas Leo Lusted panaudojo ROC kreives medicininių sprendimų priėmimui.[3]

Išnašos

  1. ↑ tiksliau, tarp klasifikatoriaus jautrumo ir klasifikatoriaus specifiškumo bei vieneto skirtumo
  2. ↑ 2,0 2,1 Ian H. Witten; Eibe Frank; Mark A. Hall (2011). „Data Mining: Practical machine learning tools and techniques, 3rd Edition“. Morgan Kaufmann, San Francisco. Suarchyvuotas originalas 2020-11-27. Nuoroda tikrinta 2011-01-19.
  3. ↑ 3,0 3,1 3,2 Mark H. Zweig, Gregory Campbell „Receiver-Operating Characteristic (ROC) Plots: A Fundamental Evaluation Tool in Clinical Medicine“, „Clinical Chemistry“, Vol 39, 561–577, 1993 [1]