ROC-AUC

G検定 一問一答の問題です。解説付きで個別に学習できます。

機械学習の概要 応用 ID: TF-378

問題

ROC曲線は、閾値を変えたときの真陽性率と偽陽性率の関係を見るために使われる。

正解: ○

解説

ROC曲線は分類スコアの閾値を動かし、真陽性率と偽陽性率がどう変わるかを示します。AUCは曲線下面積で、分類性能の比較に使われます。

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