"ROC 곡선"의 두 판 사이의 차이

 
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* [[오탐지율]]과 [[오거부율]] 종합 곡선
* [[오탐지율]]과 [[오거부율]] 종합 곡선
* 적중확률<ref>Y축, True Positive Rate, Sensitivity</ref> 대 오경보확률<ref>X축, False Positive Rate, 1- Specificity</ref>의 그래프
* 적중확률<ref>Y축, True Positive Rate, Sensitivity</ref> 대 오경보확률<ref>X축, False Positive Rate, 1- Specificity</ref>의 그래프
* 다양한 분류 임계값에서 참양성률과 거짓양성률이 이루는 곡선
* 다양한 [[분류 임계값]]에서 [[참양성률]]과 [[거짓양성률]]이 이루는 곡선
* 정기각률이 늘어나면 탈루률이 늘어나는 관계를 효용 대 비용의 관계로 설명한다.
* 정기각률이 늘어나면 탈루률이 늘어나는 관계를 효용 대 비용의 관계로 설명한다.
* 가로축은 [[거짓 양성 비율(FPR)]](=1-특이도), 세로축은 [[참 양성 비율(TPR)]]
* 가로축은 [[거짓 양성 비율(FPR)]](=1-특이도), 세로축은 [[참 양성 비율(TPR)]]
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[[분류: 통계]]
[[분류: 통계]]
[[분류: 곡선]]
[[분류: 곡선]]
[[분류: 머신러닝]]

2021년 5월 30일 (일) 00:48 기준 최신판

1 개요[ | ]

receiver operating characteristics (ROC), ROC curve
受信者操作特性
수신자 조작 특성, 수신자 조작 특성 곡선, 반응자 작용특성,수용자 반응특성, 수신자 조작 특성 곡선, ROC 곡선, ROC 커브
왼쪽으로 갈수록 오탐지(예: 비감염자를 양성으로 판정)가 적다.
위로 갈수록 오거부(예: 감염자를 음성으로 판정)가 적다.

Roccurves.png

ROC space-2.png

ROC-곡선-1.png

2 같이 보기[ | ]

3 참고[ | ]

  1. Y축, True Positive Rate, Sensitivity
  2. X축, False Positive Rate, 1- Specificity
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