Bei der Beurteilung von Klassifikationsanalysen spielt die Genauigkeit eine wichtige Rolle. Sie ist in der Regel nur dann aussagekräftig, wenn die Daten in balancierter Form vorliegen. Welche Metriken können uns bei der Bewertung nicht balancierter Daten unterstützen? Die Antwort liegt in der ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic) und in der Kennzahl AUC (Area Under Curve). In diesem Seminar wird gezeigt, wie man eine ROC-Kurve manuell erstellt. Letztendlich werden Sie ein fertiges Tool nutzen, um diese Kurve zu erzeugen, mit dem Vorteil, diese auch inhaltlich besser zu verstehen.