PSS ROC-KurvenanalyseIbm

Die ROC-Kurvenanalyse (Receiver Operating Characteristic) ist ein wichtiges Werkzeug in SPSS Statistics, um die Leistung binärer Klassifikationsmodelle zu bewerten. Sie wird verwendet, um die Sensitivität (True Positive Rate) gegenüber der Spezifität (False Positive Rate) für unterschiedliche Schwellenwerte zu analysieren. Die resultierende Kurve zeigt, wie gut das Modell zwischen den Klassen unterscheiden kann. Ein perfektes Modell hat eine Kurve, die die obere linke Ecke erreicht, während eine diagonale Linie eine zufällige Klassifikation repräsentiert.

Der AUC-Wert (Area Under the Curve) ist ein zentraler Bestandteil der ROC-Analyse. Ein AUC-Wert von 1,0 zeigt eine perfekte Trennschärfe an, während ein Wert von 0,5 auf keine Trennfähigkeit hinweist. In SPSS kannst du ROC-Kurven einfach erstellen, indem du die entsprechenden Variablen auswählst und die Analyse durchführst. Die Ausgabe zeigt dir die Kurve sowie den AUC-Wert an, was dir hilft, die Gesamtgüte des Modells zu bewerten.

Die ROC-Kurvenanalyse ist besonders nützlich in Bereichen wie Medizin, Maschinelles Lernen und Sozialforschung, um die Klassifikationsgenauigkeit von diagnostischen Tests oder prädiktiven Modellen zu beurteilen.