課題があります:
Naive Bayes を使用して、2 つのクラスを持ついくつかのデータでモデルを構築しました (モデルは 2 つの確率を返します - 1 つは陽性クラス、もう 1 つは陰性クラス)。しきい値を 0.5 に設定して、ROC 曲線 AUC = 0.8 および分類精度 CA = 0.6 の下の領域を計算しました (正のクラスのいくつかの例の確率が 0.5 よりも高い場合、その例の正のクラスを予測し、それ以外の場合は負のクラスを予測します)。すると、しきい値を 0.3 に設定すると、分類精度は CA = 0.7 になることがわかりました。2 番目のしきい値の AUC は? 結果が初期データに依存する場合は、すべての可能性を提示してください。
どうすればそれを計算できますか？