15 역주 악성 종양이 관심 대상인 양성(positive) 클래스입니다. 음성 클래스인 양성(benign) 종양과 단어가 같기 때문에 혼동하기 쉬우니 주의하세요.
16 역주 TPR과 FPR은 오차 행렬에서 행(실제 클래스)끼리 계산하기 때문에 클래스 비율에 영향을 받지 않습니다.
18 The advantages of the Matthews correlation coefficient (MCC) over F1 score and accuracy in binary classification evaluation by D. Chicco and G. Jurman, BMC Genomics. pp. 281-305, 2012
https://bmcgenomics.biomedcentral.com/articles/10.1186/s12864-019-6413-7
19 역주 무작위로 분류하면 클래스별로 오차율이 비슷해지므로 FPR과 TPR이 같아져 y = x 직선이 됩니다. 이 그래프의 아래 면적이 0.5입니다.
20 The use of the area under the roc curve in the evaluation of machine learning algorithms, A. P. Bradley, Pattern Recognition, 30(7): 1145-1159, 1997, https://reader.elsevier.com/reader/sd/pii/S0031320396001422