ROC AUC

정의

ROC

• 분류 문제에서 성능 평가에서 사용
• 0.5 ~ 1 사이의 값을 갖음
• FPR을 x축, TPR을 y축으로 놓은 그래프
  • FPR(False Positive Rate)
    • (1을 맞추는 문제) 실제는 0중 1로 예측한 비율
    • 1 - 특이도
      • 특이도
        • (1을 맞추는 문제) 실제 0중 0으로 예측한 비율
        • TN / N
  • TPR(True Positive Rate)
    • (1을 맞추는 문제) 실제 1중 1로 예측한 비율
    • TP / P
    • recall과 동일한 의미
    • 민감도라고 부름

 

AUC

• 임의의 커브에 대한 면적을 의미
• ROC AUC => ROC 그래프의 아래 면적을 의미

 

ROC AUC의 성능 비교

• 면적이 더 큰 것이 좋은 성능
• 아래 그림의 경우 B가 더 좋은 성능