ROC曲線とAUC - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回は，二値分類モデルのパフォーマンス評価に用いられる，ROC曲線とAUCと呼ばれる指標を説明します． 感度と特異度 ROC（receiver operating characteristic）曲線とは，ロジスティック回帰モデルなどの二値分類モデルの異なる閾値ごとのパフォーマンスを，二次元平面に図示したものです．より具体的には，横軸に偽陽性率（false positive rate, FPR），縦軸に真陽性率（true positive rage, TPR）をとり，モデルで推定された陽性の確率（$y=1$が実現する確率）がいくつ以上であれば陽性と予測するかの閾値を変化させ，偽陽性率と真陽性率の組のプロットを結んだ曲線です． 陰性と分類（$B$） 陽性と分類（$B^c$）
ジニ係数とローレンツ曲線 - Qiita
はじめに 千葉大学・株式会社Nospareの川久保です．今回はジニ係数と呼ばれる所得などの不平等度を測る指標と，不平等度を視覚的に図示したローレンツ曲線について紹介します．学術的には，経済統計と呼ばれる分野の概念ですが，久保川・国友「統計学」や，倉田・星野「入門統計解析」などの，統計学の代表的な入門書でも解説されています． 有限母集団におけるローレンツ曲線とジニ係数 まずは，所得データなどの母集団が$x_1,x_2,\dots,x_N$と有限個の要素から構成されている状況における，ローレンツ曲線とジニ係数について説明します．もちろん実社会における母集団は，実際には有限です（日本の人口は約1億2600万人，世帯総数は約4800万世帯など）．母集団の所得分布に確率分布（対数正規分布など）を当てはめて所得データを解析することも多いですが，そのケースについては次節で説明します． ローレンツ曲線 ロ
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