从分类精度计算曲线下面积

Question

我有一个任务：

使用朴素贝叶斯，我们在一些具有 2 个类别的数据上构建了一个模型（模型返回 2 个概率 - 一个用于正类，一个用于负类）。我们计算了 ROC 曲线下面积 AUC = 0.8 和分类准确度 CA = 0.6，阈值设置为 0.5（如果某些示例的正类概率高于 0.5，我们预测该示例的正类，否则为负类）。然后我们发现，如果我们将阈值设置为 0.3，分类准确率变为 CA = 0.7。第二个阈值的 AUC 是多少？如果结果取决于初始数据，请提出所有可能性。

如何计算？

Answer 1

不确定这是否可以作为答案，但 ROC AUC 是灵敏度和特异性在所有分类阈值上的积分。因此，您无法计算特定阈值的 AUC。