ROC曲線

試験の点数から○○大学に合格（T）か不合格（F）かを予測したいときや，検査値から病気（T）か健康（F）かを判断したいときなどがあります。要するに，与えられた値から，真（TRUE）か偽（FALSE）かを判断したいわけです。 例として右の表のような場合を考えましょう。 与えられた値をどこで切っても，TとFは完全には分離できません。例えば11で切って，11以上を陽性（positive），11未満を陰性（negative）とした場合，10個のTのうち5個がpositiveに入りますので，true positive（真陽性）の割合は0.5です。また，5個のFのうち1個がpositiveに入りますので，false positive（偽陽性）の割合は0.2です。そこで，(0.2, 0.5) をプロットします。このように，区切る値（閾値，カットオフポイント）をいろいろ変えて，横軸にfalse positi

[tomo31415926563]

“RでROC曲線を描いたりAUCを求めたりできるパッケージはたくさんあります。例えばEpiパッケージ，epicalcパッケージ，ROCRパッケージ，DiagnosisMedパッケージ，BioConductorのROCパッケージなどです。また，群馬大の青木先生による

[wata88]

AUC: Area Under the ROC Curve

[bob3]

奥村先生によるROC曲線を描くRの関数

[Cristalwave]

ROC 統計 検証 真偽 有効性