TIL:분류모델 평가-ROC 곡선

ROC 곡선

• 어떤 확률을 경계로 정해야 좋을지 판단하는 방법
• 머신러닝에 사용된 알고리즘이 좋은지 아닌지 판단하는데도 사용
• True Positive와 False Positive의 관계를 분석하기 위한 도구

민감도 : 1인 케이스에 대해 1이라 판별

특이도 : 0인 케이스에 대해 0이라 판별

![ROC Curve](https://raw.githubusercontent.com/songmilee/songmilee.github.io/master/img/roc_curve.png "ROC Curve")

ROC 공간

• ROC 커브의 밑 면적(Area under the curve)이 1에 가까울 수록 성능이 좋은 것
• 면적(AUC)는 0.5 ~ 1의 범위를 가짐 (0.5 : 성능 없음, 1 : 매우 좋음)
• 그림의 경우 y=x 관계에 대한 추정치