Allen's 데이터 맛집

머신러닝 분야에서 분류 모형의 성능을 평가하는 방법은 다양하지만, ROC Curve는 특히 이진 분류 문제에서 모델의 진단 능력을 평가하는 데 중요한 도구 중 하나입니다. 이 글에서는 ROC Curve의 개념, 중요성, 그리고 해석 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. ROC Curve란? ROC(Receiver Operating Characteristic) Curve는 실제 양성 클래스와 음성 클래스를 얼마나 잘 구분하는지를 보여주는 그래프입니다. 이는 다양한 임계값에서 모델의 성능을 시각화함으로써, 분류기의 성능을 직관적으로 이해할 수 있게 해줍니다. ROC Curve의 구성 요소 ROC Curve를 이해하기 위해서는 먼저 민감도(Sensitivity, 재현율)와 특이도(Specificity)의 개념을..