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ROC-AUCとは？
読み: ろっくえーゆーしー英語: ROC-AUC更新日: 2026-06-26
ROC-AUCとは、分類モデルが陽性と陰性をどれだけうまく区別できるかを見る評価指標です。
DS検定G検定
関連表記: ROC-AUC / AUC / ROC曲線
試験で問われるポイント
- しきい値を変えたときの性能を曲線として確認します。
- 二値分類のモデル比較で使われます。
- 業務上はAUCだけでなく、しきい値や誤判定コストも考えます。
具体例
解約しそうな顧客をどれだけ区別できるか、モデル同士で比較します。
混同しやすい点
- AUCが高ければ業務で必ず最適だと考える。
- しきい値設定や不均衡データの影響を見ない。