評価

白黒はっきりしない判定の評価のしかた 〜ROC曲線と AUC〜

技研の (あ) です。

最近すっかり医療系の話に関わることが多くなってます。疾患の有無の判定などを行う際の性能指標について、これまで「感度とか特異度とか」「F値と平均的でない平均の話 〜あるいは調和平均の使いどころ」といった記事を書きました。

今回はその続きで、ROC曲線 (ROC Curve) と AUC について説明したいと思います。ROC曲線の話に行く前に、まずは判定の結果出てくる値に関しての話からです。

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感度とか特異度とか

技術研究所の(あ)です。
機械学習を用いた眼科画像からの疾患の有無の判断とかやってます。こういうもの (画像からの判断だけでなく、インフルエンザの検査とかでも同じです) の性能を評価しようとするとき、いろいろな指標の用語が出てきます。

感度、特異度、精度、再現率、適合度、などなど…

何がどう違うのでしょう? 何でたくさんあるのでしょう?
もちろん本やウェブで調べれば出てきますが、意外とすっきり簡潔に解りやすくまとめた資料がありません。いろいろな人に説明せねばならない機会も増えたし、それではということで自分で説明図などを作ってみました。

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