ROC曲線下の面積 ROC曲線下の面積

AUC は次のように定義されます ROC 曲線の下で座標軸によって境界付けられる領域。 ROC カーブは次の位置にあります y=x したがって、上記 AUC の値の範囲 0.5 そして 1 間。

 

AUC 異なる分類モデルを比較する場合、モデルの品質の指標として使用できます。その主な重要性は次のとおりです。 AUC 値が大きいほど、分類器の精度が高くなります。

次の図は例です。 1 つまり、曲線よりも優れています 2

AUCから分類器（予測モデル）の品質を判断する基準：

• AUC = 1、完全な分類子。
• AUC = [0.85, 0.95]、効果は非常に良好です。
• AUC = [0.7, 0.85]、効果は平均的です。
• AUC = [0.5, 0.7]、効果は低いです。
• AUC = 0.5、ランダムな推測と一致します。
• AUC < 0.5、ランダムな推測よりも弱い。

AUC の計算方法には、台形法と ROC AUCH 法の 2 つの方法があり、どちらも近似法を使用して近似値を求めます。