ROC 커브의 y축은 민감도(True Positive Rate, TPR)를 나타내고, x축은 특이도(False Positive Rate, FPR)를 나타냅니다. 그림 15-34에서 아래 면적을 AUC(Area Under the Curve)라고 하는데, AUC 면적이 넓을수록 좋은 커브입니다.
민감도
맞는 것을 맞다고 예측한 것입니다
특이도
틀린 것을 틀리다고 예측한 것입니다
AUC
그래프의 아래 면적으로, 계산 결과를 수치화하여 성능을 간단히 비교할 수 있도록 합니다
그림 15-34 | ROC 커브