Receiver Operating Characteristic Curve

Gambar Receiver Operating Characteristic Curve
Gambar Receiver Operating Characteristic Curve

Kurva karakteristik operasi penerima paling sering digunakan dalam pembelajaran mesin dan ilmu data.

Berikut ini adalah postingan khusus kamus AI Kami yang menjelaskan terkait pembahasan mengenai apa itu pengertian, makna, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi Receiver Operating Characteristic Curve berdasarkan dari berbagai jenis macam reference atau referensi relevan terpercaya yang telah Kami rangkum dan kumpulkan, termasuk definisinya menurut ahli.

Gambar Penjelasan Apa Pengertian Arti Receiver Operating Characteristic Curve Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Dalam Kamus AI
Ilustrasi Gambar Penjelasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Atau Jargon Kata Teknisnya

Pengertian Umum Receiver Operating Characteristic Curve

Receiver Operating Characteristic Curve atau yang biasa disingkat ROC Curve adalah sebuah grafik yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu sistem klasifikasi. ROC Curve menunjukkan hubungan antara True Positive Rate (TPR) dan False Positive Rate (FPR) pada berbagai nilai threshold. ROC Curve biasanya digunakan dalam bidang pengolahan citra, pengenalan suara, dan pengenalan tulisan tangan.

Definisi Menurut Ahli

Menurut Fawcett (2006) dalam bukunya yang berjudul “An Introduction to ROC Analysis”, ROC Curve adalah “a graphical plot that illustrates the performance of a binary classifier system as its discrimination threshold is varied”. Sedangkan menurut Hand dan Till (2001) dalam paper mereka yang berjudul “A Simple Generalisation of the Area Under the ROC Curve for Multiple Class Classification Problems”, ROC Curve adalah “a plot of the true positive rate against the false positive rate for the different possible cutpoints of a diagnostic test”.

Fungsi Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve

Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve adalah sebuah grafik yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu sistem klasifikasi. ROC Curve menunjukkan hubungan antara True Positive Rate (TPR) dan False Positive Rate (FPR) pada berbagai nilai threshold. TPR adalah proporsi kasus positif yang benar-benar terdeteksi oleh sistem klasifikasi, sedangkan FPR adalah proporsi kasus negatif yang salah terdeteksi sebagai positif oleh sistem klasifikasi.

ROC Curve digunakan untuk membandingkan kinerja beberapa sistem klasifikasi yang berbeda atau untuk memilih threshold yang optimal pada suatu sistem klasifikasi. Semakin dekat kurva ROC ke sudut kiri atas, semakin baik kinerja sistem klasifikasi tersebut.

Contoh Receiver Operating Characteristic (ROC) Curve

Contoh penggunaan ROC Curve adalah pada sistem deteksi spam email. Pada sistem ini, ROC Curve digunakan untuk mengevaluasi kinerja sistem dalam membedakan email yang merupakan spam dan email yang bukan spam. Dalam hal ini, TPR adalah proporsi email spam yang benar-benar terdeteksi oleh sistem sebagai spam, sedangkan FPR adalah proporsi email yang bukan spam yang salah terdeteksi sebagai spam oleh sistem.

ROC Curve dapat digunakan untuk memilih threshold yang optimal pada sistem deteksi spam email. Misalnya, jika kita ingin meminimalkan jumlah email spam yang lolos dan memaksimalkan jumlah email yang bukan spam yang terdeteksi sebagai bukan spam, maka kita dapat memilih threshold yang menghasilkan TPR yang tinggi dan FPR yang rendah.

Rumus atau Formula terkait Receiver Operating Characteristic Curve

Receiver Operating Characteristic Curve (ROC Curve) adalah sebuah grafik yang digunakan untuk mengevaluasi kinerja suatu sistem klasifikasi. ROC Curve menunjukkan hubungan antara True Positive Rate (TPR) dan False Positive Rate (FPR) pada berbagai nilai threshold. TPR adalah proporsi kasus positif yang benar-benar terdeteksi sebagai positif, sedangkan FPR adalah proporsi kasus negatif yang salah terdeteksi sebagai positif.

Rumus ROC Curve adalah sebagai berikut:

Di mana:

  • TPR = True Positive Rate
  • FPR = False Positive Rate
  • TP = True Positive
  • FN = False Negative
  • FP = False Positive
  • TN = True Negative

ROC Curve biasanya digunakan untuk membandingkan kinerja beberapa sistem klasifikasi yang berbeda. Semakin dekat kurva ROC ke sudut kiri atas, semakin baik kinerja sistem klasifikasi tersebut.

Jenis Macam Arti Kurva Karakteristik Operasi Penerima dalam Kamus Terjemahan Bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia

Selain membahas tentang arti, apa itu, pengertian, definisi, fungsi, dan rumus atau formula terkaitnya, untuk lebih memperluasnya di sini Kami juga akan menerangkan beberapa jenis macam arti kata dalam kamus terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia.

Agar dapat dengan mudah dipahami, di postingan khusus Kamus AI ini Kami akan menjelaskannya dalam bentuk tabel terjemahan bahasa Inggris, Indonesia, Jawa, Sunda, dan Malaysia sebagai berikut.

Nama Bahasa Terjemahan
Bahasa Inggris Receiver Operating Characteristic Curve
Bahasa Indonesia Kurva Karakteristik Operasi Penerima
Bahasa Jawa Penerima Operating Ciriumatistik Kursi
Bahasa Sunda Panarima Réprésis Karakteristik
Bahasa Malaysia Keluk Ciri Operasi Penerima

Beberapa Paper (Artikel Ilmiah atau Makalah) atau Buku yang Terkait dengan Istilah Receiver Operating Characteristic Curve serta Link atau Tautannya

Di bawah ini adalah beberapa jenis macam paper (termasuk artikel ilmiah atau makalah) dan Buku yang berkaitan dengan istilah Receiver Operating Characteristic Curve:

  1. Deep Residual Learning for Image Recognition – https://arxiv.org/abs/1512.03385
  2. Generative Adversarial Networks – https://arxiv.org/abs/1406.2661
  3. Attention Is All You Need – https://arxiv.org/abs/1706.03762
  4. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding – https://arxiv.org/abs/1810.04805
  5. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks – https://papers.nips.cc/paper/4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf

Kesimpulan

Itulah beberapa hal yang dapat Kami jelaskan dalam postingan khusus kamus, glosarium, atau kumpulan istilah kata Receiver Operating Characteristic Curve.

Dalam dunia AI, Receiver Operating Characteristic Curve (ROC Curve) adalah sebuah metode yang digunakan untuk mengukur kinerja suatu model klasifikasi. ROC Curve menunjukkan hubungan antara True Positive Rate (TPR) dan False Positive Rate (FPR) pada berbagai nilai threshold. Semakin dekat kurva ROC ke sudut kiri atas, maka semakin baik kinerja model klasifikasi tersebut. ROC Curve sangat penting dalam pengembangan model AI karena dapat membantu para pengembang untuk memilih model yang paling optimal dan efektif dalam memprediksi hasil klasifikasi. Selain itu, ROC Curve juga dapat membantu dalam menentukan nilai threshold yang optimal untuk model klasifikasi tersebut. Dengan demikian, ROC Curve menjadi salah satu alat yang sangat penting dalam pengembangan model AI yang akurat dan efektif.

Penutup

Demikianlah, di atas adalah penjelasan dan penguraian tentang apa itu arti dari akronim, istilah, jargon, atau terminologi Receiver Operating Characteristic Curve.

Semoga kamus, glosarium, atau kumpulan istilah teknis bidang teknologi khususnya Artificial Intelligence, kecerdasan buatan, atau AI yang sudah Kami bagikan di sini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan para pembaca.

Jangan lupa kunjungi, baca, dan lihat juga pembahasan istilah lainnya di laman Kamus AI Kami.

Sumber (Referensi)

Glosarium Kamus AI ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi terkait (relevan) yang Kami anggap terpercaya termasuk seperti Wikipedia, Deep AI, Open AI, Oxford Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya. Kata Receiver Operating Characteristic Curve ini merupakan salah satu dari kumpulan istilah terkait Machine Learning, Data Science dalam konteks atau bidang AI yang dimulai dengan awalan atau huruf R. Artikel Kamus AI ini di-update pada bulan Jul tahun 2024.

Tinggalkan Komentar