根据分类精度计算曲线下面积

Question

我有一项任务：

使用朴素贝叶斯，我们在一些数据上建立了一个模型，包含2个类（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和分类精度CA = 0.6，阈值设置为0.5（如果正类的一些例子的概率高于0.5，我们预测该例的正类，否则为负类）。然后我们发现如果我们将阈值设置为0.3，则分类精度变为CA = 0.7。第二个阈值的AUC是多少？如果结果取决于初始数据，则提供所有可能性。

我该如何计算？

Answer 1

不确定这是否有资格作为答案，但ROC AUC是敏感度和特异性超过所有分类阈值的积分。因此，您无法计算特定阈值的AUC。