ROC (Receiver Operating Characteristic) 모든 임계값에서 분류 모델의 성능을 보여주는 그래프 (이진 분류 모델의 분류 성능을 시각화한 그래프) AUC (Area Under the Curve) ROC Curve 아래 영역의 면적을 나타내는 지표. 모델이 얼마나 잘 분류하는지 나타내는 지표. 0.5~1.0 으로 나타냄 AUC 면적이 클 수록 정확도가 높은 모델이라고 보면 된다. “AUC가 높다” → 모델이 질병이 있는 환자와 질병이 없는 환자를 잘 구별할 수 있다는 것. 0.5이면 랜덤에 가까운 성능, 1이면 최고의 성능. 0.7 이상은 되어야 수용할만한 수준이라고 평가됨. AUC-ROC Curve “AUC가 높다” → 모델이 질병이 있는 환자와 질병이 없는 환자를 잘 구별할 ..
