の受信者動作特性 (ROC) 曲線 2値ロジスティックモデルの適合

ROC曲線は、検出力とも呼ばれる真陽性率 (TPR) をy軸にプロットします。ROC曲線は、第1種の過誤とも呼ばれる偽陽性率 (FPR) をx軸にプロットします。ROC曲線下の面積は、2値モデルが適切な分類器であるかどうかを示します。

解釈

ROC曲線下の面積の範囲は0.5から1です。2値モデルがクラスを完全に分離できる場合、曲線下の面積は1です。2値モデルがランダムな割り当てよりも良くクラスを分離できない場合、曲線下の面積は0.5です。

別のテストセットを使用しない場合、データセットによってROC曲線が作成されます。

この例では、テストの曲線下の面積は0.9405です。

テストセットを使用すると、2つのROC曲線が作成されます。1つの曲線はトレーニングデータに関するもので、もう1つはテストデータに関するものです。テストの結果は、モデルが新しい観測値の応答値を適切に予測できるか、または応答変数と予測変数の関係を適切に要約できるかを示します。トレーニングの結果は、通常、実際よりも理想的であり、あくまで参考用です。

この例では、トレーニングの曲線とテストの曲線は互いに類似しています。テストの曲線下の面積は0.8882です。

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