반응형 roc_curve1 roc_curve와 roc_auc_score는 각각 언제 사용할까? 안녕하세요, 오늘은 모델 성능평가와 관련하여 roc_curve와 roc_auc_score의 차이에 대하여 알아보겠습니다. roc_curve와 roc_auc_score는 둘 다 분류 모델의 성능을 평가하는 데 사용되지만, 서로 다른 정보를 제공합니다. 이 둘의 사용처와 역할을 비교하면 다음과 같습니다. 1. roc_curve정의: roc_curve는 다양한 분류 임곗값(threshold)에 대해 **True Positive Rate (TPR, 재현율)**와 **False Positive Rate (FPR)**를 계산하여 ROC (Receiver Operating Characteristic) 곡선을 생성하는 함수입니다. 사용처:모델의 성능을 시각적으로 평가하고 싶을 때 유용합니다.임곗값에 따라 TPR과 F.. 2024. 10. 31. 이전 1 다음 반응형
