분류 모형의 ROC 곡선과 AUC 에 대한 설명으로 옳은 것은? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 7회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 7회
분류 모형의 ROC 곡선과 AUC 에 대한 설명으로 옳은 것은?
1
AUC 가 작을수록 더 좋은 모형이다
2
AUC 가 0.5 이면 무작위 분류 수준이다
3
가로축은 민감도, 세로축은 특이도이다
4
곡선이 대각선 아래일수록 우수하다
해설
ROC 곡선 아래 면적인 AUC 가 0.5 이면 대각선과 같아 무작위로 분류하는 수준이다.
AUC 는 1에 가까울수록 좋고, 곡선은 가로축 1−특이도(FPR), 세로축 민감도(TPR)로 그린다.
- 축: 가로축은 1−특이도, 세로축은 민감도이다
- AUC 크기: 클수록 양성과 음성을 잘 구분하는 모형이다
- 대각선 아래: 무작위보다도 못한 분류 성능을 뜻한다
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