(5) ROC 곡선

ROC 곡선은 이진분류기(decision function을 이용한) 를 평가하기 위한 좋은 평가 방법입니다.

 

TPR (True Positive Rate)와 FPR(False Positive Rate)를 사용하여 평가하는 방법입니다.

 

TPR 은 재현율과 같은 의미입니다.

FPR 은 FP의 비율입니다.

 

x축은 FPR이고, y축은 TPR입니다.

 

임곗값을 줄여가면서 FPR과 TPR을 그래프로 표현한 것입니다.

FPR을 적게하면서 TPR이 높은, 즉 왼쪽 모서리쪽에 있는 그래프를 그려내야 좋은 분류기라고 할 수 있습니다.

 

ROC Curve를 정적분한 값으로 AUC가 존재하는데 AUC가 높을수록 좋은 분류기입니다.

 

 

문제를 해결하기 위한 적절한 평가방법을 활용하여 효율적인 모델을 선택하고 문제를 해결해나가는 것이 좋습니다.