受信機の動作特性これは、システムマッチングアルゴリズムのテスト指標であり、マッチングスコアのしきい値、誤認識率、および拒否率の関係であり、さまざまなしきい値での認識アルゴリズムの拒否率と誤認識率のバランスを反映します。 。 関係。
| 真のカテゴリー | 予測はポジティブです | 予測は否定的です |
| 肯定的な例 | TP（実例） | FN (偽の反例) |
| 反例 | FP (偽陽性) | TN (真の反例) |
ROC曲線は、偽陽性率FPRを横軸、真陽性率TPRを縦軸として生成される曲線グラフであり、次のように定義されます。
- TPR：実際に陽性である全サンプルのうち、正しく陽性と判定される割合。 TPR = TP / ( TP + FN )
- FPR: 実際には陰性であるすべてのサンプルのうち、誤って陽性と判断されたサンプルの割合。 FPR = FP / ( FP + TN )
ROC 曲線を使用して「平均平均精度」を計算できます。これは、最良の結果を選択するためにしきい値を変更することによって得られる平均精度です。一般に、曲線が左上隅に近いほど、分類器は優れています。 。
関連ワード：AOUカーブ