ROC 곡선 소개

R의 caret로 배우는 Machine Learning

Zach Mayer

Data Scientist at DataRobot and co-author of caret

과제

  • 가능한 분류 임계값이 매우 많음
  • {{1}} 선택에는 수작업이 필요함
  • 특정 임계값을 놓치기 쉬움
  • 더 체계적인 접근이 필요함
R의 caret로 배우는 Machine Learning

ROC 곡선

  • 모든 가능한 임계값에서 진양성/위양성 비율을 그림
  • 두 극단(진양성 100% vs. 위양성 0%) 간의 균형 시각화
  • 결과는 ROC 곡선
  • 원래 레이더 신호 분석 방법으로 개발됨
R의 caret로 배우는 Machine Learning

ROC 곡선 예시

# Create ROC curve
library(caTools)
colAUC(p, test[["Class"]], plotROC = TRUE)

이미지는 ROC 곡선 예시로, 진양성률과 위양성률의 선형 그래프입니다

R의 caret로 배우는 Machine Learning

연습해 봅시다!

R의 caret로 배우는 Machine Learning

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