【統計用語】ROC曲線とは

AI・データサイエンス、
機械学習の実践力を高めたい方へ

  • プログラミングを0から学びたい
  • データサイエンティスト、データ
    アナリストを目指したい
  • AIエンジニア、大規模言語モデル(LLM)エンジニアを目指したい

AI人材コースを無料体験してみませんか?

  • 無料で120以上の教材を学び放題!
  • Pythonやデータ分析、機械学習など
    AI人材に必須のスキルを無料体験できる!
  • データ分析、AI開発の一連の流れを体験、実務につながる基礎スキルを習得!

1分で簡単!無料!

無料体験して特典を受け取る

ROC曲線とは

ROC(Receiver Operating Characteristic:受信者動作特性)曲線とは、しきい値(threshold)を変えたときの真陽性率TPR(true positive rate)と偽陽性率FPR(false positive rate)をそれぞれ縦軸と横軸にプロットしたグラフのことです。主に2クラス分類器の性能評価法として利用されます。

左上に近い点(低い偽陽性率と高い真陽性率を同時に保てる点)ほど良いモデルであると判断できます。完璧に分類できるモデルでは、偽陽性率が0のときに真陽性率が1となります。

Pythonや統計を効率よく学ぶには?

Pythonや統計を効率よく学ぶには、普段からPythonや統計学を用いて業務をしている現役のデータサイエンティストに質問できる環境で学ぶことです。
質問し放題かつ、体系的に学べる動画コンテンツでデータ分析技術を学びたい方は、オンラインで好きな時間に勉強できるAI Academy Bootcampがオススメです。受講料も業界最安値の35,000円(6ヶ月間質問し放題+オリジナルの動画コンテンツ、テキストコンテンツの利用可能)なので、是非ご活用ください。



  • 30時間以上の動画講座が見放題!
  • 追加購入不要!
    これだけで学習できるカリキュラム
  • (質問制度や添削プラン等)
    充実したサポート体制!

1分で簡単!無料!

AI人材コースを見る



無料体験して特典を受け取る