機械学習に関する用語 ROC曲線とAUC：AI用語をわかりやすく解説
-ROC曲線とは-
ROC曲線（Receiver Operating Characteristic Curve）とは、バイナリー分類のモデルの性能を評価するためのグラフです。バイナリー分類とは、データを2つのクラス（正解/不正解、真/偽など）に分類するタスクを指します。ROC曲線は、真陽性率（TPR）と偽陽性率（FPR）の関係を表し、モデルがどれだけ効果的に正解クラスを識別できるかを示します。真陽性率は、実際の正例を正例として正しく分類した確率、偽陽性率は、実際の負例を誤って正例として分類した確率です。