ROC曲線 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」ROC曲線は，分類器のパラメータを変化させながら，縦軸に \(\frac{TP}{TP+FN}\)，横軸に \(\frac{FP}{FP+TN}\) をとった曲線． 左下の (0,0) で始まって，右上の (1,1) で終わる． 横軸が (0,0) から (0,1)まで上昇し，そこから水平に (1,1) まで続く曲線になれば理想的な分類器． この曲線の良さを要約したものが AUC (area under the curve)． ROC曲線の下側の面積で，最良なら 1.0 をとる． -- しましま ↑
