ROC AUC 計算機
混同行列値から ROC 曲線点と推定 AUC を計算します。
ROC AUC 計算ツールの使用方法
- 真陽性 (TP) を入力してください。
- 真陰性 (TN) を入力します。
- 誤検知 (FP) を入力してください。
- 偽陰性 (FN) を入力します。
- [計算]をクリックして、TPR、FPR、および AUC を取得します。
使用例
- •バイナリ分類器の識別パフォーマンスを評価しています。
- •指定された動作点で複数のモデルを比較します。
- •特定の要件に対する分類しきい値を選択します。
- •医療およびセキュリティ アプリケーションにおけるモデル品質のレポート。
計算式
TPR = TP/(TP+FN)。
よくある質問
AUC とは何ですか?
AUC (ROC 曲線下の面積) は、クラス間を区別する分類器の能力を測定します。
TPR とは何ですか?
真陽性率 (感度/再現率) = TP / (TP + FN)。
FPR とは何ですか?
偽陽性率 (フォールアウト) = FP / (FP + TN)、誤って分類された陰性者の割合。