ROC ( Receiver Operating Characteristic) AUC( Area Under the Curve) score 는 binary classifiers의 퍼포먼스 측정에 유명한 메트릭스이다. 평가를 위해선 ROC curve의 밑쪽 면적을 측정하면 다양한 결정 쓰레시홀드에서의 classifier의 평가를 보여준다. ROC curve는 Y축엔 True Positive rate(TPR=Recall), X축엔 False Positive rate(FPR) 를 플롯- TPR : 스팸메일에 대해 스팸이라 판단하는 비율- FPR : 정상메일에 대해 스팸이라 판단하는 비율 binary classifier는 0.5 를 기준으로 판단을 한다. 만약 이 기준(결정 쓰레시홀드)을 임으로 0.1, 0.3, 0...
