¿Cuál es la diferencia entre la interpretación de la curva GINI y AUC?


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solíamos crear una curva GINI usando la elevación creada con la ayuda del porcentaje de buenos y malos para el modelado de cuadros de mando. Pero lo que he estudiado es que la curva ROC se crea utilizando la matriz de confusión con especificidad (1- Verdadero negativo) como eje xy sensibilidad (verdadero positivo) como eje Y.

Entonces, el resultado de GINI y ROC es el mismo, con una diferencia es que este último también tiene en cuenta el valor de concordancia y discordancia (TP, FP, FN, TN).

Respuestas:


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El coeficiente de Gini es el resumen estadístico de la tabla de perfil de precisión acumulativa (CAP). Se calcula como el cociente del área que encierra la curva CAP y la diagonal y el área correspondiente en un procedimiento de calificación ideal.

El área bajo la curva de características operativas del receptor (o AUROC para abreviar) es el resumen estadístico de la tabla de curvas ROC.

La conversión directa entre Gini y AUROC viene dada por:

Gini=2×AUROC1

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Esto es un poco corto para una respuesta, ¿podría intentar resumir las conclusiones del documento vinculado?
kjetil b halvorsen

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Lo haré. Este es mi tema de investigación para esta semana.
the_owl
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