如果我有一个“比随机更差”的单个分类器 [y(x) 在 0...1 范围内] 的 ROC，即 ROC 的 AUC 小于 0.5，那么一个分类器是否会反转类预测[y'(x)=1-y(x)] 比随机更好？
低于随机的 ROC
数据挖掘
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鹏
2022-01-23 19:11:14
2个回答
意味着您将使用（的倒数），因为所有真正的肯定都会是错误的否定，反之亦然。因此，（因为 ROC 是一个递增函数并且在单位平方内），您的答案是肯定的。
您可以按照您的说法反转预测，但您可能想确定发生这种情况的原因，以便模型更稳健，更容易相信或解释。在许多情况下进行反向预测可能很危险。
AUC 低 (< 0.5) 的一些原因：
1) 标签/特征不正确/颠倒
2）数据在训练和测试之间没有随机/正确拆分，因此训练和测试中的数据具有不同的模式 - 更有可能出现在不平衡的数据中
3）训练算法中的问题
4）可能过拟合
5）等