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statisticsとアルゴリズムに関するsotukenyouのブックマーク (1)

  • 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

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