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ROCとAUCについて - mits58のメモ
下記を読んだ。メモ。 www.randpy.tokyo 偽陽性率 : 本当は負例だけど、間違って正って予測しちゃったも... 下記を読んだ。メモ。 www.randpy.tokyo 偽陽性率 : 本当は負例だけど、間違って正って予測しちゃったものの、負例データに対する割合 真陽性率 : 本当は正例で、正しく正例と予測したものの、正例データに対する割合 感覚的には 偽陽性率 : 実はガンの人の中で、「お前大丈夫やでw」と診断された人の割合 真陽性率 : 実はガンではない人の中で、「お前大丈夫やでw」と診断された人の割合 みたいな(わかりにくい) What's the ROC curve? 偽陽性率を横軸、真陽性率を縦軸においてプロットしたもの 2値分類問題で、なんかのスコアを出して、その閾値より上か?下か?でわけることを考える んで、その閾値をminからmaxまで変えていくと色々な(偽陽性率, 偽陰性率)のペアができます これをプロットしたもの これっていうのは、しきい値を大きい値から下げていくと、偽陽性も真陽性も