この場合のAUCスコアの解釈方法は？

私は不均衡データセットでランダムなフォレストモデルを実行します。私はAUCと混乱行列のセットを得た。 AUCは悪くないようではありませんでしたが、実際にはすべてのインスタンスを正と予測します。どのようにしてAUCを正しく使用するのか？この場合のAUCスコアの解釈方法は？

次のようにROC曲線：

出典

2016-12-13 LUSAQX

クロス投稿：https://stackoverflow.com/q/41132399/781723、https://datascience.stackexchange.com/q/15725/8560。 [複数のサイトに同じ質問を投稿しない]（https://meta.stackexchange.com/q/64068）誰も時間を無駄にすることなく、それぞれのコミュニティは答えに正直な打撃を与えるべきです。 –

あなたのデータが1つの方向または小さな偽陽性率と類似の他の（一種で歪んでいるとき、あなたは、この問題を持つことができます

まれな条件のための医療検査ではひどいです）。 AUCサマリースコアだけでなく、レシーバの動作特性曲線（ROC曲線）全体を見ると役立ちます。

出典

2016-12-13 23:51:12

データの不均衡が「歪んだ」ことを意味しましたか？ – LUSAQX

私は意図的に漠然とした言葉を使用していました。なぜなら、私はこれについてかなり専門家ではなく、私は危険であると知っていますし、（b）私が見ていないデータについてはコメントすることが難しいからです。 ROC曲線のプロットを作成して投稿することができれば、私（または他の人）が問題の解釈に役立つかもしれません。 –

この場合のAUCスコアの解釈方法は？

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