Page 84 - 4703

мінус специфіка (негативні випадки, неправильно класифіко-
вані).
Щоб показати криву ROC, виберіть Advanced tab діалогу
Results, і клацніть кнопкою ROC curve
.

Рисунок 3.1. Крива ROC curve (Receiver Operating
Characteristic curve)

Ідеальний класифікатор обійняв би ліву і головну вісь, і
якщо область внизу під нею буде 1.0 - це вказує, що усі випад-
ки правильно класифіковані з будь-яким порогом. Крива ROC
для випадкової нейронної мережі PNN повинна приблизно йти
за головною діагоналлю, і мати область внизу 0.5. Практично,
область під кривою ROC curve, що близька до 1.0, вказує на
хорошу нейронну мережу, і для інших областей показує, чи
може мережа добре передбачати через діапазон можливих об-
мінів між двома типами помилок (класифікатори, у яких є ви-
сока чутливість, але низька специфіка, або навпаки, можливо,
не дуже корисні).

84