여러분이 머신러닝 모델을 만들었다고 가정합시다. 모델을 만들었으면 이 모델이 성능이 좋은지 안좋은지 평가를 해야 하겠죠?

1. ROC 커브는 머신러닝 모델을 평가할 때 쓰입니다.

이러한 특징은

2. 민감도와 특이도
ROC 커브를 이야기 하기전에 민감도(Sensitivity)와 특이도(Specificity)의 개념을 아셔야 합니다. 흔히 민감도와 특이도를 설명하기 위해 의사의 진단을 예를 듭니다. 의사는 환자를 진단해 병에 걸렸느냐 안 걸렸느냐를 판단합니다. 이때 발생할 수 있는 경우는
모수 실제론 병에 걸림 실제론 정상인
검사결과 양성 양성판정을 내렸는데 실제로 병에 걸린 경우(TP)(1) 양성판정을 내렸는데 실제로는 정상인(FP)(2)
검사결과 음성 음성판정을 내렸는데 실제로 병에 걸린 경우(FN)(3) 음성판정을 내렸는데 실제로는 정상인(TN)(4)