Curve)の値の横に95%信頼区間が表示されていることがわかる。通常、信頼区間の範囲は既存の関数を用いて算出している場合が多いが、本記事ではこの機能が実装されていない言語を使用している分析者や、既存の関数の中身(のようなもの)を知りたい読者向けに、ROC-AUCの95%信頼区間の求め方について簡潔に説明する。記事の最後にはPythonによる実装例を示す。ROC-AUCの95%信頼区間とはROC-AUCの信頼区間の式ROC曲線を描画することで、その曲線の下の面積(AUC)が求まる。ここでは、その値を\(A\)とする。後に計算式を示す\(A\)の標準誤差を\(SE(A)\)とすると、ROC-AUCの信頼区間は、$$A\pm{z_{\frac{\alpha}{2}}SE(A)}$$と表される。ここで、95%信頼区間を求める際には\(z_{\frac{\alpha}{2}}=1.96\)であり、すなわち、ROC-AUCの95%信頼区間は$$A\pm{1.96SE(A)}$$である。n_N}}$$と表される。ここで、\(n_P,n_N\)はそれぞれ陽性例・陰性例の数であり、\(Q_1,Q_2\)は以下のような確率値である。\(Q_1\):2つの陽性例を無作為に選んだ時、その両方が、無作為に選んだ1つの陰性例よりも「陽性の疑いが強い」と分類器に判断される確率\(Q_2\):2つの陰性例を無作為に選んだ時、その両方が、無作為に選んだ1つの陽性例よりも「陰性の疑いが強い」と分類器に判断される確率また、この2つの確率はおおよそ、\(Q_1=\frac{A}{2-A},Q_2=\frac{2A^2}{1+A}\)で計算できることが示されている。以上より、Pythonでは次のような関数で実装できる。引数の内容は以下の通りである。神経科学を研究している博士学生。Unityを活用して、世界の様々な現象をシミュレート・分析しています。理系分野だけでなく、政治学や社会学も、もちろん分析対象です。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。SiteOrigin。