2020-12-14機械学習の手法を用いたクラス分類において、モデルの性能評価にROC曲線を利用するケースがあります。この記事では、そのためのプログラム作成の方法などについて解説しています。そもそも「ROC曲線」とは?まずはROC曲線とは何かについて簡単に説明します。分類モデルの評価指標の一つROC曲線は分類モデルの性能評価に用いられる指標の一つです。真偽を区別するカットオフポイントごとに真陽性率(TPF)と偽陽性率(FPF)を計算し、縦軸をTPF、横軸をFPFとしたグラフにプロットすることで作成します。Curve)と呼び、この部分が大きいほど優れた分類性能を持つモデルであると判断されます。実際にプログラムを作成してみるそれでは実際にROC曲線の描画を行うプログラムを作成してみます。プログラム作成の手順ここでは、以下の手順で処理を実装します。上記の手順に従ってプログラムを作成します。使用する言語はPythonです。plt.show()このプログラムを実行すると以下の出力結果が得られます。応用:複数のROC曲線の同時プロット単一のROC曲線を描画するだけであれば上記のプログラムでも何ら問題はありませんが、複数のROC曲線を描画して比較するのには向きません。ここでは一例として、複数のモデルのROC曲線を同時に描画するプログラムの作成方法について紹介します。同様の手順でプログラムを作成します。使用する言語はPythonです。plt.show()このプログラムを実行すると以下の出力結果が得られます。@htt_mdk・ITエンジニア・プログラミング関連の情報をメインに発信していきます。ProDesigns。