ROC
Receiver Operating Characteristic curve
https://gyazo.com/488e102c2aca4b5239e842c7b79057a3
曲線の下の面積が大きい ≒ 1.0 に近い = 良い
ROC_AUC曲線の解説、実装と欠点 - sammi@DataScience
青線はランダムモデルと変わらない
不均衡データ - ROC曲線欠点の実装例 - sammi@DataScience
不均衡データの評価はデータの偏りが反映されがちなので注意という話
→
MCC
&
F1_score
不均衡データの評価指標 - マシューズ相関係数(MCC)とF1スコアの比較 - sammi@DataScience
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