ROC(Receiver Operating Characteristic) Curve - DonghoonPark12/ssd.pytorch GitHub Wiki

이진 분류 시스템(Binary Classifier System)에 대한 성능 평가 방법

x축 : False Positive Rate(FP / TP + FP) = 1-Precision
y축 : True Positive Rate(TP / TP + FP) = Precision

Sensitivity: probability that a test result will be positive when the disease is present (true positive rate)

Specificity: probability that a test result will be negative when the disease is not present (true negative rate)

기준을 높게 잡는다면, False Positive Fraction(발병으로 진단했으나, 실제로는 병이 없음)은 감소할 것이다.
True Positive Fraction(발병으로 진단했으나, 실제로 병이 있음)은 감소할 것.

기준을 낮게 잡는다면, True Positive Fraction(발병으로 진단했으나, 실제로 병이 있음)은 증가할 것이다.
False Positive Fraction(발병으로 진단했으나, 실제로는 병이 없음) 또한 증가한다.