Betriebseigenschaften des EmpfängersEs handelt sich um einen Testindikator für den System-Matching-Algorithmus. Es handelt sich um eine Beziehung zwischen dem Übereinstimmungsscore-Schwellenwert, der Falscherkennungsrate und der Ablehnungsrate. Es spiegelt das Gleichgewicht zwischen der Ablehnungsrate und der Falscherkennungsrate des Erkennungsalgorithmus bei verschiedenen Schwellenwerten wider.

Die ROC-Kurve ist ein Kurvendiagramm mit der Falsch-Positiv-Rate FPR als horizontale Achse und der Wahr-Positiv-Rate TPR als vertikale Achse und ist wie folgt definiert:

• TPR: Das Verhältnis der Proben, die korrekt als positiv beurteilt wurden, zu allen Proben, die tatsächlich positiv sind. TPR = TP / ( TP + FN )
• FPR: Das Verhältnis der Proben, die fälschlicherweise als positiv beurteilt werden, zu allen Proben, die tatsächlich negativ sind. FPR = FP / ( FP + TN )

Mit der ROC-Kurve kann die mittlere durchschnittliche Präzision berechnet werden. Dabei handelt es sich um die durchschnittliche Genauigkeit, die durch Ändern des Schwellenwerts zur Auswahl des besten Ergebnisses erreicht wird. Generell gilt: Je näher die Kurve an der oberen linken Ecke liegt, desto besser ist der Klassifikatoreffekt.

Verwandte Wörter: AOU-Kurve