¿Cómo se construye curva ROC?

La curva ROC se construye en base a la unión de distintos puntos de corte, correspondiendo el eje Y a la sensibilidad y el eje X a (1-especificidad) de cada uno de ellos. Ambos ejes incluyen valores entre 0 y 1 (0\% a 100\%).

¿Cómo graficar curva ROC Python?

Para pintar la curva ROC de un modelo en python podemos utilizar directamente la función roc_curve() de scikit-learn. La función necesita dos argumentos. Por un lado las salidas reales (0,1) del conjunto de test y por otro las predicciones de probabilidades obtenidas del modelo para la clase 1.

¿Cómo graficar la curva ROC en Excel?

Una vez que se ha iniciado XLSTAT, seleccione el comando Análisis de supervivencia /Curvas ROC. Al hacer clic en el botón, aparece un cuadro de diálogo. Seleccione los datos que corresponden a los datos del evento e introduzca el código que está asociado a los casos positivos.

¿Qué es el AUC machine learning?

El AUC es el área bajo la curva ROC. Este puntaje nos da una buena idea de qué tan bien funciona el modelo. Esta es una situación ideal. Cuando dos curvas no se superponen en absoluto, el modelo tiene una medida ideal de separación.

¿Cuál es el uso de las curvas ROC?

Su uso está muy extendido en medicina, para validar técnicas diagnósticas. Más recientemente con el auge de las técnicas de aprendizaje automatizado, se han empleado las curvas ROC para evaluar diferentes algoritmos de clasificación.

¿Cómo saber si una curva es perfecta?

Información contenida en la curva: – Si la prueba fuera perfecta, es decir, sin solapamiento, hay una región en la que cualquier punto de corte tiene sensibilidad y especifidad iguales a 1: la curva sólo tiene el punto (0,1).

¿Cómo calcular el área bajo la curva?

Para calcular el área bajo la curva vamos aplicar la fórmula para calcular el área de un trapecio. Ver fórmula 1. Si en nuestra tabla tenemos la tabla 18. Entonces hacemos los cálculos con las fórmulas 2 y 3.