Diskussion:ROC-Kurve

message: Wird hier nicht erklärt. Der Link weist nicht daruaf hin. Was ist ein Beispiel dafür? --Chrisqwq 17:03, 13. Nov. 2006 (CET)
thread_title:  Was ist ein "dichotomen (semi-)quantitativen Merkmal" 

message: "... Methode zur Bewertung und Optimierung von Analyse-Strategieen. 
Diese Aussage ist sehr allgemein und umfassend. Kann man wirklich Analysestrategien mit einer ROC-Kurve bewerten? Mich stört Strategien in diesem Zusammenhang.--Wikipit 11:44, 2. Feb. 2007 (CET)
thread_title: Methode zur Bewertung von Analysestrategien ?

message: Welche Effizienz, welche Fehlerrate? Links?--Wikipit 11:51, 2. Feb. 2007 (CET)
thread_title: Abhängigkeit der Effizienz und Fehlerrate

message: "...Beispiel den sog. Youden-Index. Dieser berechnet sich aus Sensitivität(Fraktion%)+Spezifität(Fraktion%)-1. An dem Punkt, an dem der Index maximal (optimalerweise =1) ist, befindet sich der optimale Grenzwert." hier Zitatende
Soll dies etwa heißen: Youden-Index=Sensitivität(Fraktion%)+Spezifität(Fraktion%)-1 ??
Ist es nicht vielmehr so, daß (ganz in Übereinstimmung mit der Grafik) es heißen müßte:
: \mathrm \frac{\mathrm d(Sensitivitaet)}{\mathrm d(Spezifitaet)} = 1
:: Ich habe die Formel jetzt nicht weiter geprüft. Aber: man sucht den Punkt, der möglichst weit links oben in der Ecke ist. Da die Spezifiztät invers an der X-Achse angetragen wird, macht RelativeSensitivität + RelativeSpezifität Sinn. Ob in diesem Punkt die Steigung 1 ist, spielt keine Rolle. Die ROC-Kurve ist i.d.R. nicht stetig differenzierbar, sondern Treppenstufen. --Chire 19:39, 21. Mär. 2010 (CET)
thread_title: Youden-Index

message: " Der entscheidende Vorteil der Verwendung der ROC AUC gegenüber beispielsweise der reinen Fehlklassifikationsrate ist, dass hier der Parameterwert entfällt, während letztere immer nur für einen einzelnen konkreten Parameterwert berechnet werden kann. Ein hoher ROC AUC-Wert bedeutet anschaulich „für geeignete Wahl des Parameters ist das Ergebnis gut“. "
Diesen Absatz find ich nicht gut gelungen. Tatsache ist, daß auch die ROC-Kurvenanwendung einen (!) Optmalwert zur Trennung erzielen will. Kann man deshalb das, was man ausrücken wollte, nicht anders formulieren? Sogar der Begriff "hoher ROC-AUC-Wert" ist schlecht gewählt. Wurde nicht gerade zuvor ausgiebig erläutert, daß 0 ebenso gut wie 1 ist, was also ist ein hoher ROC-AUC-Wert, der besonders gut sein soll. Nur 0,5 ist schlecht. Es geht doch darum, darauf hinzuweisen, daß eine große Abweichung der ROC-Kurve von einer Geraden die optimale Voraussetzung ist, um mit ROC eine optimale Entscheidung herbeiführen zu können. Ich habe es jetzt geometrisch ausgedrückt, aber das kann man xepert sicher auch algebraisch machen oder? --(nicht signierter Beitrag von Wikipit (Diskussion | Beiträge) 17:12, 1. Dez. 2010 (CET)
thread_title:  Anwendung als Qualitätsmaß

message: Ich finde es gut, dass da ein Zahlenbeispiel mit einer Suchmaschine ist, die 10 Treffer in 100 hat und dann auf der ersten Seite sind 7 relevante Ergebnisse und dann kommen die Koordinaten... Leider sind auf der ersten Seite auch 10 Ergebnisse dargestellt und diese Zahl stimmt gerade mit der Zahl der Gesamttreffer in den 100 überein. Kann man da nicht einfach beispielsweise 12 daraus machen, dann kann es zu keiner Verwechslung kommen welche Zahlen wo zum rechnen eingesetzt werden.--Do ut des (Diskussion) 18:47, 5. Jun. 2013 (CEST)
thread_title: Schlechtes Zahlenbeispiel

message: In der Einleitung steht: Die ROC-Kurve stellt visuell die Abhängigkeit der Effizienz mit der Fehlerrate für verschiedene Parameterwerte dar.
Die Formulierung ist so nicht korrekt. Was ist wovon abhängig? Die Effizient von der Fehlerrate? Beides von den Parameterwerten? --Jazzman 11:32, 22. Okt. 2016 (CEST)
thread_title:  Unklarer Satz in der Einleitung 

message: Ich habe gerade folgendes Bild erstellt:
Soll ich das nochmal auf deutsch machen? Ist das dann für diesen Artikel interessant? --Martin Thoma 21:54, 24. Jun. 2018 (CEST)
thread_title:  Erklärendes Bild