機械学習の評価指標 – ROC曲線とAUC | GMOアドパートナーズグループ TECH BLOG byGMOこのエントリーは、GMOアドマーケティング Advent Calendar 2018 の 12/14の記事です。 GMOアドマーケティングとしては初のAdvent Calendar参戦です。 こんにちは、GMOアドマーケティングのS.Rです。 機械学習で分類の問題を解決するときに得られた結果をどのように評価をすればよいか皆さんは知っていますか？ 今回はよく使われる分類問題の評価指標であるROC曲線とAUCを皆さんへ紹介します。 １ 混同行列(Confusion Matrix): ROC曲線とAUCの説明に入る前に前提知識としてまず、混同行列の定義を皆さんへ説明します。混同行列（Confusion Matrix）は、クラス分類の結果をまとめた表のことです（表１）。 今回は例として分類モデルを使って腫瘍がガンになるかを予測します。 図1: 分類モデルで腫瘍がガンになるかならないかを計算した確率
