문제
분류 모형의 성능 평가에서 ROC 곡선(ROC Curve)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① X축은 특이도(Specificity), Y축은 민감도(Sensitivity)를 나타낸다 ② 곡선 아래 면적(AUC)이 0.5에 가까울수록 모형 성능이 좋다 ③ 임계값 변화에 따른 민감도와 1-특이도의 관계를 보여준다 ④ 회귀 모형의 성능 평가에만 사용된다
정답
3번
해설
③ ROC 곡선은 X축에 1-특이도(위양성률), Y축에 민감도(재현율)를 나타내며, 임계값 변화에 따른 이들의 관계를 시각화합니다. ① X축은 1-특이도이고, ② AUC가 1에 가까울수록 성능이 좋으며, ④ 주로 분류 문제에서 사용됩니다.