二項分類における ROC 曲線を理解する

ROC は受信者動作特性の略です。これは、バイナリ分類器のパフォーマンス、特に真陽性率 (感度) と偽陽性率 (1 - 特異度) の間のトレードオフをグラフで表したものです。 ROC 曲線は、さまざまなしきい値での真陽性率と偽陽性率をプロットします。ROC 曲線は、さまざまな分類器のパフォーマンスを比較したり、操作点の範囲にわたる単一の分類器のパフォーマンスを評価したりするために使用できます。これは、バイナリ分類タスクにおける機械学習モデルのパフォーマンスを評価するのに便利なツールです。