ROC Curve

ROC 曲線は TPR を縦軸、FPR を横軸にプロットし、分類器のしきい値ごとのトレードオフを示す。AUC が全体の性能を定量化する。

目的

しきい値を横断した二値分類器の総合的な性能を評価する。

メカニズム

TPR=TP/(TP+FN)（再現率）、FPR=FP/(FP+TN) である。対角線はランダム分類器に相当する。AUC は ROC 曲線下の面積であり、0.5 はランダム、1.0 は完全を意味する。AUC はクラス不均衡に頑健である。

ユースケース

分類器を評価すること
しきい値の選択
不均衡データ

関連用語

AUC は ROC 曲線の下側面積であり、ランダムに選んだ正例が負例より高いスコアを得る確率に等しい。二値分類器の総合的な識別能力を測る。

References