ROC / AUC 정리

ROC와 AUC 개념 이해를 도와주는 블로그 를 참고하여 작성했습니다.

ROC와 AUC를 언제쓰나?

ROC와 AUC는 분류모델의 성능을 보여주는 지표입니다. 분류모델이라고 하면 Y=0과 Y=1의 두가지 종속변수를 예측하는 모델을 생각하면 됩니다. ROC와 AUC는 이 모델의 성능 즉, 예측 정확성을 보여줍니다.

ROC와 AUC 개념 정리

ROC와 AUC는 같은 개념입니다. ROC가 1-특이도와 재현도를 각각 X축 Y축으로 삼아 그린 그래프라면, AUC는 그래프를 직접 확인하지 않아도 다른 모델의 ROC와 비교할 수 있도록 이 그래프의 영역을 나타낸 값입니다.

어떤 AUC이면 좋은 예측 모델일까?

AUC는 0~1의 값을 갖고, 무작위로 예측할 경우 0.5의 값을 갖습니다. 1로 가까워질수록 좋은 예측 모델이라고 생각하면 됩니다. '

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