Kurva precision–recall
PR curve · PR-AUC · Average precision
Kurva trade-off precision–recall di semua ambang plus luasnya (PR-AUC); untuk data langka (fraud 1%) jauh lebih jujur daripada ROC-AUC.
ROC terlihat bagus karena TN raksasa; kurva PR membuang TN dari gambar sehingga fokus ke kelas langka. Baseline-nya = prevalensi, bukan 0,5.
Cara menyuruh agent
✕ Kurang tepat
“AUC-nya 0,95, mantap?”
✓ Lebih tepat
“Selain ROC, tampilkan kurva precision–recall dan PR-AUC model fraud ini (baseline = prevalensi 1%).”
Baseline prevalensi membuat ROC 0,95 terbaca proporsional.
Yang perlu dicek di jawaban agent
Baseline prevalensi disebut; PR-AUC dibaca relatif terhadapnya, bukan terhadap 0,5.
Uji pemahamanmu
Kuis 10 soal, sekitar 5 menit, gratis tanpa login.
Istilah terkait
Latih istilah seperti ini bersama agent sungguhan
Setiap kasus berisi data nyata yang berantakan, permintaan bos, dan agent yang hanya bekerja sebaik instruksimu.
Lihat kasus