AUC1 ROC 곡선과 AUC: 이진 분류 모델의 성능 평가 ROC 곡선과 AUC: 이진 분류 모델의 성능 평가기계학습 모델, 특히 이진 분류 모델의 성능을 평가할 때 사용되는 강력한 도구가 있습니다. 바로 'ROC 곡선'과 'AUC'입니다. 이 두 지표는 다양한 임계값에서 모델의 성능을 종합적으로 평가하여, 단순히 정확도나 정밀도, 재현율만으로는 파악하기 어려운 모델의 차별화 능력을 보여줍니다. 오늘은 ROC 곡선과 AUC의 개념, 해석 방법, 그리고 실제 활용 사례에 대해 알아보겠습니다.ROC 곡선(Receiver Operating Characteristic Curve)이란?ROC 곡선은 이진 분류 모델의 성능을 다양한 분류 임계값에서 시각화하는 그래프입니다. 원래 제2차 세계대전 중 레이더 신호를 분석하기 위해 개발되었으며, 현재는 기계학습을 비롯한 다양한 .. 2025. 4. 8. 이전 1 다음
