Biostatistics - ROC curve

Hoya Jaeho Lee·2022년 3월 8일
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Biostatistics

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ROC 개념에서 헷갈리는 용어 정리

TP,FP,FN,TN 등 헷갈리는 경우가 있는 데 용어 개념 내용을 정리해보겠습니다.

앞에 나오는 True/Negative: 판단이 맞는 경우에는 TRUE, 판단이 다른 경우에는 NEGATIVE
Positivie/Negative: 의사가 양성 진단하는 case (EX. 코로나 검사 양성 나오면 positive, 음성 나오면 negative)


ROC curve
Y축: TPR (의사가 양성이라고 판단했을 때, 실제로 양성인 경우)
X축: FPR (의사가 양성이라고 판단했지만 실제로는 반대로 음성인 경우)


Sensitivity (민감도)

TP/(TP+FN)
:실제로 병에 걸린 사람을 검사 결과에 따라 양성으로 맞다고 정확히 예측할 확률

Specificity (특이도)

TN/(TN+FP)
:실제로 건강한 사람을 의사 판단에 의하여 건강하다고 정확히 예측할 확률

추후 정리할 내용들
TPR, FPR 개념 및 관계
decision boundary
https://bskyvision.com/1165

References

glassboxmedicine.com/2019/02/23/measuring-performance-auc-auroc/, GLASS BOX, "Measuring Performance: AUC (AUROC)"

glassboxmedicine.com/2019/02/17/measuring-performance-the-confusion-matrix/, GLASS BOX, "Measuring Performance: The Confusion Matrix"

profile
Biostatistics researcher Github: https://github.com/hoyajhl

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