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Die ROC-Kurve, auch Grenzwertoptimierungskurve oder Isosensitivitätskurve genannt ist eine Methode zur Bewertung und Optimierung von Analysestrategien. Die ROC-Kurve stellt visuell die Abhängigkeit der Effizienz mit der Fehlerrate für verschiedene Parameterwerte dar. Sie ist eine Anwendung der Signalentdeckungstheorie. Die ROC ...
8. Nov. 2023 · Definition. Receiver Operating Characteristic, kurz ROC, ist ein statistisches Verfahren, mit dem die Aussagekraft von Laborparametern, aber auch anderen Untersuchungsverfahren, optimiert und verglichen werden kann.
Eine ROC-Kurve zeigt die Leistungsfähigkeit eines binären Klassifizierungsmodells für alle Schwellenwerte. Lernen Sie, wie man eine ROC-Kurve zeichnet, interpretiert und mit dem AUC-Wert vergleicht.
Die ROC-Kurve zeigt die diagnostische Qualität eines Ja/Nein-Tests an, der eine Entscheidung treffen soll. Sie basiert auf den Quotienten Sensitivität und Spezifität, die die richtigen und falsche Entscheidungen messen.
26. Aug. 2023 · Die ROC Kurve ist eine Metrik zur Bewertung von Klassifizierungsmodellen im Machine Learning. Sie zeigt den Kompromiss zwischen True Positive Rate und False Positive Rate bei verschiedenen Schwellenwerten an.
18. Apr. 2024 · In ROC-Kurven werden nun die Wertepaare von Spezifität und Sensitivität eines diagnostischen Tests für alle möglichen Cut-Off-Punkte innerhalb des Messbereiches aufgetragen. Üblicherweise verwendet man einfach jeden Messpunkt als Cut-Off-Wert, berechnet obige Tabelle, Sensitivität und Spezifität und erhält so die Punkte der ROC-Kurve.
Eine ROC-Kurve zeigt, wie gut eine Versuchsperson zwischen Reiz und Nicht-Reiz unterscheiden kann. Die Kurve hängt von der Antwortstrategie (liberal, neutral, konservativ) ab und kann zur Beurteilung von Klassifikationsschemata verwendet werden.
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