ROC 커브(Receiver Operating Characteristic Curve)

 

 

ROC 커브(Receiver Operating Characteristic Curve)

·         ≒ ROC 곡선 ≒ ROC 커브  향상도 곡선

·         민감도(Sensitivity)와 특이도(Specivicity)를 알아보는데 주로 사용됩니다.

·         민감도(TRP)와 특이도(FPR)를 각각 X, Y축으로 놓은 그래프의 곡선입니다.

·         식별 모델의 성능 평가 방법입니다.

·         민감도와 특이도는 서로 반비례 적인 관계

·         두 개의 범주를 가지고 있는 분류 모형의 성능을 평가하기 위해 쓰는 그래프입니다.

·         민감도와 특이도의 여러 상황을 고려해서 성능을 판단할 수 있도록 한눈에 보여주는 그래프

·         기준값을 달리할 때 TP Rate와 FP Rate가 어떻게 달라지는지 그래프로 표시한 것입니다.

·         X, Y 둘다 0~1 사이의 범위를 가집니다.

·         X, Y가 둘 다 [0, 1] 범위이고 (0, 0)에서 (1, 1)을 잇는 곡선

 

x축 (1-특이도)	y축 (민감도)	설명
1	1	·         x축, y축가 모두 1인 경우는 모두 True로 분류한 경우이며
0	0	·         x축과 y축의 값이 모두 0인 경우는 모두 False로 분류한 경우입니다.
0	1	·         이상적으로 완벽히 분류한 모형의 경우 x축은 0, y축은 1의 값을 보여 AUC가 1로 도출됩니다. ·         모형의 AUC가 1에 가까울수록 좋은 모형으로 평가됩니다. 즉, 왼쪽 꼭지점에 커브가 가까울수록 좋은 성능을 가지는 모형입니다.