المساحة تحت المنحنى (AUC)
المساحة تحت المنحنى (AUC) هو مقياس يُستخدم عادةً في الإحصاء والتعلم الآلي لتقييم أداء نموذج التصنيف الثنائي. وهو يمثل قدرة النموذج على التمييز بين الفئات الإيجابية والسلبية من خلال قياس جودة الاحتمالات المتوقعة للنموذج.
يحسب AUC المساحة تحت منحنى خاصية التلقي التشغيلي (ROC)، والذي يرسم معدل الإيجابية الحقيقية (الحساسية) مقابل معدل الإيجابية الكاذبة (1 – الخصوصية) عند عتبات تصنيف مختلفة. يُلخّص منحنى ROC أداء النموذج عبر جميع العتبات الممكنة ويوفر تمثيلًا مرئيًا للمفاضلة بين الحساسية والخصوصية.
تتراوح قيمة AUC بين 0 و 1، حيث تشير القيمة 0.5 إلى أن أداء النموذج يعادل التخمين العشوائي، بينما تمثل القيمة 1 نموذج تصنيف مثالي. بشكل عام، تشير قيمة AUC الأعلى إلى أداء أفضل للنموذج وقدرة أفضل على التمييز بشكل صحيح بين الحالات الإيجابية والسلبية. لذلك، يُستخدم AUC كمقياس موثوق به لمقارنة واختيار نماذج مختلفة أو تقييم الأداء العام لنموذج واحد.
