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ROC 곡선이란?

Receiver operating characteristic 수신기동작특성? 번역하기에 어려운 용어같습니다. 다만 인공지능의 성능을 파악하는데 자주 사용되기 때문에 어떤 개념이고 어떤 의미인지, 어떻게 해석해야 하는지 정리합니다.

ROC(Receiver Operating Characteristic) = 모든 임계값에서 분류 모델의 성능을 보여주는 그래프

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🤔 결론부터 정리하면

1. 주로 분류로 결과를 확인하는 인공지능 성능 평가 방법으로 자주 쓰임.
2. 그래프로 보자면 좌상단(파란 점)에 가까울수록 좋은 성능을 보이는 모델.

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또 그래프의 x축, y축을 보면 “FALSE POSITIVE RATE”, “TRUE POSITIVE RATE“라고 적혀 있는데요. 이들은 Confusion matrix라는 분류에 주로 사용되는 검증 방식에 등장하는 내용입니다.

아래의 표를 보면서 계속하겠습니다.

예를 들어 강아지 인가 아닌가? 를 맞추는 모델을 만든다고 가정.

데이터는 강아지와 강아지가 아닌 것이 섞여 있음.

모델 예측값으론 강아지다. 강아지가 아니다.가 있을 것입니다.

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여기서

강아지인 데이터를(True Class - Positive) 강아지라고 예측(Predicted Class - Positive)한 것이 있을 것이고, 강아지가 아니라고 예측(Predicted Class - Negative)한 것이 있습니다.

또 강아지가 아닌 데이터를(True Class - Negative) 강아지라고 예측(Predicted Class - Positive)한 것이 있을 것이고, 강아지가 아니라고(Predicted Class - Negative)한 것가 있을 겁니다.

전 이를 맞맞, 맞틀, 틀맞, 틀틀 이라고 말합니다. (저만 이렇게 말합니다.)

Confusion matrix에 대한 내용은 다음 글을 참고 하시고,

위의 표를 다시 보면

파란색 네모의 부분을 그래프화 한 값이 ROC입니다.

즉 ROC_cerve는

AUROC값은 0.5 ~ 1 사이의 값을 가집니다. 0.5 이하의 값을 가지도록 하는 임계치는 폐기해야 합니다. 반면 1에 가까울수록 효율적인 판단 임계치이며. 0.7 미만의 경우 차선으로 고려할 수 있는 정도이며, 0.7~0.8은 좋은 정도 0.8 이상은 훌륭한 정도로 봅니다.

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