問題
ROC曲線に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A. 分類しきい値を変えたときの真陽性率と偽陽性率の関係を表す曲線である
- B. 回帰問題における予測誤差の絶対値を並べた曲線である
- C. クラスタ数とクラスタ中心の距離だけを表す曲線である
- D. 学習率とバッチサイズの積を表す曲線である
モデルの選択・評価
G検定 実践演習の問題です。解説付きで個別に学習できます。
解説（正解: A）
正解はA。ROC曲線は、分類しきい値を変化させたときの真陽性率と偽陽性率の関係を表す。AUCはROC曲線の下の面積で、分類性能をしきい値に依存せず比較するために使われる。Bは回帰評価、Cはクラスタリング、Dは最適化の設定に関する説明である。