📉

ROC Curve & AUC Alan Under Curve

Statistics Free Instant Private

ROC Curve & AUC Alan Under Curve) Classifier Discrimination Hesaplama ile anında doğru hesaplama yapın. CalcuSolve ücretsiz, hızlı ve %100 gizli i̇statistik...

Reviewed by Ahmad Faraz · BSCS

Last updated: August 2026

Editorial Guidelines

⚙ Input Values

📊 Results

ROC AUC Puanı, Gini Coefficient & Quality Özeti

Please enter at least 2 coordinate points along the ROC curve.

Alan Under the ROC Curve (AUC / c-Statistic)

0.5000

Gini Coefficient (2 × AUC - 1)

0.0000

Optimal Cutoff Point (Max Youden's J = TPR - FPR)

N/A

Classifier Discrimination Quality Tier

Insufficient points

Selected Operating Point (Sensitivity & Specificity)

N/A

✦ Machine Learning Discrimination & Threshold İnceleme

Empty ROC coordinates.

Embed on Your Website

Copy and paste this code into your website.

<iframe src="https://calcusolve.com/tr/calculator/roc-curve-auc-alan-under-curve-classifier?embed=true" width="100%" height="600" frameborder="0" loading="lazy" title="ROC Curve & AUC Alan Under Curve"></iframe>

📐 Formula

Receiver Operating Characteristic (ROC) & AUC Integration equations:

False Positive Rate (FPR): FPR = 1 - Specificity = (FP ÷ FP + TN)

True Positive Rate (TPR): TPR = Sensitivity = (TP ÷ TP + FN)

Trapezoidal AUC: AUC = Σ (FPR_i+1 - FPR_i) × (TPR_i+1 + TPR_i)2

Gini Coefficient / Somers' D: Gini = 2 × AUC - 1

Youden's J-Statistic: J = Sensitivity + Specificity - 1 = TPR - FPR

Probabilistic Interpretation: AUC = P(S_positive > S_negative)

💡 Practical Example

✅

Gerçekçi bir senaryo ile inceleyelim: İstatistik ve Veri alanında ROC Curve & AUC Alan Under Curve) Classifier Discrimination Hesaplama kullanarak analiz yapan bir kullanıcı, başlangıç parametrelerini sistem üzerindeki varsayılan değerler doğrultusunda form alanlarına girer. Örneğin, 1.000,00 ₺ tutarındaki bir temel finansal girdi veya 70 kg kütle ile yapılması hedeflenen simülasyonda; araç %10 oranındaki değişim parametresini anında işler. Hesaplama sonucunda sistem 1.100,00 ₺ nihai değeri veya ilgili performans göstergesini üreterek kullanıcıya kapsamlı bir grafik dökümü sunar. Bu detaylı pratik yaklaşım; kullanıcıların risk almadan doğru karar vermesini sağlarken, T.C. Hazine ve Maliye Bakanlığı, TÜİK (Türkiye İstatistik Kurumu) ve uluslararası istatistiksel metodolojiler tarafından yayımlanan güncel standartlar ile tam uyumlu sonuçlar elde etmesine yardımcı olur.

📖 About ROC Curve & AUC Alan Under Curve

ROC Curve & AUC Alan Under Curve) Classifier Discrimination Hesaplama, i̇statistik ve veri alanında hızlı, güvenilir ve yüksek hassasiyetli hesaplamalar yapmak üzere geliştirilmiş online bir analiz aracıdır. Doğru algoritmalar ve güncel parametreler kullanılarak hazırlanan bu hesaplayıcı, karmaşık matematiksel ve istatistiksel süreçleri saniyeler içinde anlaşılır sonuçlara dönüştürür.

Bu hesap makinesini nasıl kullanırım

Girin False Positive Rates (FPR = 1 - Specificity, comma separated 0 to 1), True Positive Rates (TPR = Sensitivity, comma separated 0 to 1), Target Operating Point FPR (Optional Özel Cutoff), Target Operating Point TPR (Optional Özel Cutoff). Herhangi bir değeri değiştirdiğinizde sonuçlar anında güncellenir.

Formül

Receiver Operating Characteristic (ROC) & AUC Integration equations:

False Positive Rate (FPR): FPR = 1 - Specificity = (FP)/(FP + TN)

True Positive Rate (TPR): TPR = Sensitivity = (TP)/(TP + FN)

Trapezoidal AUC: AUC = Σ_i=1^k-1 (FPR_i+1 - FPR_i) · (TPR_i+1 + TPR_i)2

Gini Coefficient / Somers' D: Gini = 2 × AUC - 1

Youden's J-Statistic: J = Sensitivity + Specificity - 1 = TPR - FPR

Probabilistic Interpretation: AUC = P(S_positive > S_negative)

Hesaplama Örneği

Sonuçlarınızı Anlama

Sonucu başlangıç noktası olarak kullanın ve özel durumunuz bağlamında doğrulayın. Hassasiyeti anlamak için iki veya üç girdi varyantı test edin. Önemli kararlar için ikincil bir kaynak veya uzmanla karşılaştırın.

💡 Methodological Standards & Calculation Accuracy

All calculations are performed client-side in your browser using verified, standards-compliant mathematical algorithms.
Results are provided for educational and informational analysis; verify critical applications with certified domain specialists.
Ensure input values are entered in consistent units matching the selector options to guarantee accurate outputs.
Periodic recalibration is recommended whenever baseline assumptions, operating parameters, or external conditions change.

Sources: NIST Standards · ISO International Standards

Results are for informational and educational purposes only. Always verify critical decisions with a qualified professional.

❓ Frequently Asked Questions