Условие:
Исходные данные для расчетов задержки рейсов
Для Модели A получены следующие значения True Positive Rate (TPR) и False Positive Rate (FPR) при различных порогах принятия решения. Чем ниже порог, тем больше объектов классифицируется как "задержка".
№ точки Порог TPR (Recall) FPR (1 - Specificity) Примечание
1 0.1 0.95 0.45 Очень низкий порог — почти все предсказаны как задержка
2 0.2 0.92 0.38
3 0.3 0.88 0.30
4 0.4 0.82 0.22
5 0.5 0.71 0.15 Стандартный порог
6 0.6 0.58 0.09
7 0.7 0.42 0.05
8 0.8 0.25 0.02
9 0.9 0.10 0.00 Высокий порог — почти все предсказаны как вовремя
Задание:
1. Построить ROC-кривую и рассчитать AUC
Подготовка данных для построения
Для построения ROC-кривой необходимо добавить две граничные точки:
Точка A (нижняя левая):
● Порог = 1.0 (максимальный порог)
● TPR = 0 (ни один реальный положительный объект не распознан)
● FPR = 0 (ни один реальный отрицательный объект не ошибочно классифицирован как положительный)
Точка B (верхняя правая):
● Порог = 0.0 (минимальный порог)
● TPR = 1 (все реальные положительные объекты распознаны)
● FPR = 1 (все реальные отрицательные объекты ошибочно классифицированы как положительные)
