수신기 작동 특성시스템 매칭 알고리즘의 테스트 지표입니다. 이는 일치 점수 임계값, 오인식률, 거부율 간의 관계입니다. 이는 다양한 임계값에서 인식 알고리즘의 거부율과 오인식율 간의 균형을 반영합니다.
| 진정한 카테고리 | 예측은 긍정적이다 | 예측은 부정적이다 |
| 긍정적인 예 | TP(진양성) | FN(거짓 부정 사례) |
| 반례 | FP(거짓 양성) | TN(참 반례) |
ROC 곡선은 수평축이 거짓 양성률 FPR이고 수직축이 참 양성률 TPR인 곡선 그래프로, 다음과 같이 정의됩니다.
- TPR: 실제로 양성인 모든 샘플 중에서 양성으로 올바르게 판단된 샘플의 비율입니다. TPR = TP / ( TP + FN )
- FPR: 실제로 음성인 모든 샘플 중 양성으로 잘못 판단된 샘플의 비율입니다. FPR = FP / ( FP + TN )
ROC 곡선을 사용하면 평균 평균 정밀도를 계산할 수 있습니다. 평균 정밀도는 임계값을 변경하여 가장 좋은 결과를 선택함으로써 얻은 평균 정확도입니다. 일반적으로 곡선이 왼쪽 상단 모서리에 가까울수록 분류기 효과가 더 좋습니다.
관련 단어: AOU 곡선