분류 모델 성능을 진짜 양성 비율과 거짓 양성 비율로 나타내는 그래프입니다.
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ROC커브는 이진 분류 모델의 성능을 시각화하는 그래프로, 임계값을 조절하여 정확도와 재현율 간의 트레이드오프를 보여줍니다. Y축은 참양성률(민감도), X축은 거짓양성률(1-특이도)를 나타내며, 곡선이 좌측 위로 향할 수록 분류가 더 정확해집니다. AUC는 커브 아래의 넓이로 0.5~1.0사이의 값을 가지며 1.0에 가까울 수록 분류가 정확하다는 의미를 나타냅니다.
