<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />ROC 곡선은 일반적으로 범주형 반응에 사용되는 '적합도' 곡선의 한 유형입니다. 일반적으로 ROC 곡선은 반응을 분류하는 데 사용되는 모델의 민감도를 시각화하는 데 사용됩니다. 아이디어는 응답이 거짓 긍정이 될 확률을 최소화하고 ROC 곡선이 모델이 응답을 잘못 분류할 확률에 대한 멋진 시각화를 제공한다는 것입니다. 일반적으로 원점에서 플롯 영역의 왼쪽 상단 모서리를 향해 매우 빠르고 수직으로 상승한 다음 차트 상단을 가로지르는 길고 평평한 선이 상단과 평행한 오른쪽으로 '빠르게' 곡선을 그리는 곡선을 보고 싶습니다. 차트 영역의 상단. 일반적인 플로팅 규칙은 그래프 원점에서 차트 영역의 오른쪽 상단 모서리까지 45도 선을 배치하는 것입니다. 이 45도 선은 '동전 뒤집기' 선으로 해석됩니다. 즉, ROC 곡선이 이 45도 선에서 멀지 않은 경우 동전을 던져 이진 반응을 분류할 수도 있습니다. 따라서 45도 선에서 멀어질수록 ROC 곡선 추적이 더 민감해집니다(동전 던지는 것보다 더 좋음).
ROC 곡선과 함께 제공되는 일반적인 통계는 AUC(곡선 아래 영역)입니다. 이는 모델이 모든 반응을 완벽하게 분류한 경우 100%가 될 것이라는 개념으로 '곡선 아래' 공간의 백분율을 제공합니다. AUC는 한 모델을 다른 모델과 비교하는 데 자주 사용되는 측정값 중 하나입니다. AUC가 높은 모델이 AUC가 낮은 모델보다 더 민감하다는 생각입니다.
범주형 응답이 있을 때마다 많은 JMP 및 JMP Pro 모델링 특성 내에서 ROC 곡선이 광범위하게 배포되는 것을 볼 수 있습니다. 따라서 명목형 로지스틱 회귀, 파티션(의사결정 트리, 부트스트랩 포레스트, 부스팅 트리 등)과 같은 플랫폼의 경우, 일반화 회귀(PLS)는 범주형/명목형 반응이 있을 때마다 JMP 또는 JMP Pro에서 ROC 곡선을 그리는 옵션을 볼 수 있습니다.
JMP 문서 ROC 곡선에 대한 자세한 내용을 제공합니다.
