ROC 커브란?

1. 사용목적

- 머신러닝 모델 성능 평가

 

2. 학습을 위해 알아둬야할 개념

- 민감도 sensitivity : 실제 양성 중 True Positive의 비율 TP/(TP+FN)

- 특이도 specificity : 실제 음성 중 True Negative의 비율 TN/(TN+FP)

 

3. ROC 커브란?

- 한 축을 true positive rate / 다른 한축을 false positive rate로 두어서 모델의 정확성을 판단하는 방법

- ROC 커브의 (밑면적 = AUC)가 넓을수록 모델의 정확성이 높다고 생각하면된다.