为什么即使我没有 100% 的准确度，我也得到 1.000 ROC 面积值

Question

我正在使用 Weka 作为分类器，到目前为止它对我来说效果很好。然而，在我上次的测试中，我得到了一个 1.000 ROC 面积值（如果我没记错的话，它代表了一个完美的分类），但没有 100% 的准确率，如图中的混淆矩阵所示。

我的问题是：我是错误地解释了结果还是我得到了错误的结果（也许我使用的分类器编程错误，尽管我认为这不太可能）？

Classification output

谢谢！

Answer 1

准确度是在一个特定的阈值下测量的，通常为 0.5。 如果 AUC 为 1，则意味着您有另一个具有完美分类的阈值，在您的情况下，我猜是一个较低的阈值。