ROC曲線 (receiver operating characteristic curve)

正と負の2クラスの分類問題を考える. 分類器の予測結果と,真の結果に基づいて以下のように分類. 例えば,真に正であるデータで,かつ,予測結果も正であったようなデータ数をTP個とする.

真の結果
予測結果TPFP
FNTN

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

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Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:11:22 (2490d)