ROC and ACU

• ROC : Roceiver Operating Curve
• ACU : Area Under the Curve

• Accuracy : TP + TN / ALL , 전체 중 Positive을 Positive이라고 예측한 것과 Negative를 Negative라고 예측한 비율, 클래스의 비율이 불균형할떄에는 효율적이지 않다.
  => F1 Score로 보완가능하나, 비즈니스 별로 Precision / Recall 이 중요할 수 있다.
• Precision : TP / TP + FP , Positive라고 예측한 것 중 실제 Positive의 비율

• Recall (=sensitivity) : TP / TP + FN , 실제 Positive 중 Positive로 예측한 비율

• ROC : X축은 1 - TNR(True Negative Rate), Y축은 Recall 의 그래프
• ACU : ROC 그래프의 하단 면적