This posting is referred to https://youtu.be/4jRBRDbJemM.
And highly recommend viewing
https://towardsdatascience.com/how-to-calculate-use-the-auc-score-1fc85c9a8430
ROC
Receiver Operator Characteristic
Logistic Regression; 범주형 변수에 대해 threshold를 바꿔가면서
Sensitivity(True Positive Rate)와 Specificity(False Positive Rate)를 좌표삼아 그래프에 표현한 것
참고로 Specificity는 다음과 같다.
AUC
the Area Under the Curve
AUC는 ROC의 밑 면적을 의미한다.
각 model간의 비교를 할 때 사용할 수 있다.
값이 클수록 더 data-set에 대해 적합한 model이라고 할 수 있다.
