ROC curve
receiver operating characteristic curve
QQQ 혹시 이진 말고 다른 분류에서는?
분류 모델의 예측 성능을 보여주는 그래프.
x축 범위와 y축 범위 모두 0에서 1까지임.
ROC 곡선 아래 면적을 AUC라 함.
(대충. 나중에 rewrite)
┌ 에 가까울수록 정확, /에 가까울수록 무의미.
일반적으로 predictive model의 곡선은 그 사이에 있음.
/는 random model.
// from wpen
TPR
TN / (FP + TN)
AUC - area under the curve ¶
// Kwak, Slide 1, p78
AUC 면적에 따른 분류기의 performance:
- An area of 1 represents a perfect test
- An area of 0.5 represents a worthless test
A rough guide for classification performance:
- 0.9-1.0: excellent
- 0.8-0.9: good
- 0.7-0.8: fair
- 0.6-0.7: poor
- 0.5-0.6: fail