ROC 커브에 대해 설명해주실 수 있으신가요?

면접 대비 답변

ROC 커브는 정답이 아닌 것을 정답으로 추론하는 확률을 x축으로 두고 이를 0부터 1로 키워가면서 정답을 정답으로 맞추는 확률을 y축으로 하여 나타낸 그래프를 의미합니다. 이 그래프는 y=x를 기준으로 멀리 떨어질 수록 모델의 성능이 좋다고 판단할 수 있으며, ROC 커브의 하단 영역을 AUC 값으로 하여 ROC-AUC Score로 계산하게 됩니다.

상세 내용

https://velog.io/@lswkim/%EC%95%8C%EA%B3%A0-%EC%9E%88%EB%8A%94-metric%EC%97%90-%EB%8C%80%ED%95%B4-%EC%84%A4%EB%AA%85%ED%95%B4%EC%A3%BC%EC%84%B8%EC%9A%94.-ex.-RMSE-MAE-recall-precision-

Reference