이번 글에서는 진단 역량을 평가하기 위한 이진분류법을 기반으로 만들어지는 ROC 곡선(Receiver operating characteristic curve)에 대해서 알아보고자 한다. ROC 곡선은 아래와 같이 FPF(False Positive Rate)와 TPF(True Positive Rate)로 그려지는 그래프를 말한다. ROC곡선은 의학 분야에서 진단의 목적으로도 많이 사용될 뿐만 아니라 머신러닝(Machine Learning)에서 개발된 알고리즘의 성능 평가의 목적으로도 흔히 사용되는 지표이므로 이에 대해 높은 이해도를 가진다면 연구에 큰 도움이 될 것이다. 1. ROC 곡선의 필요성 우리는 평가를 할때 항상 정량적인 수치로 유동적인 처방을 내릴 수 있으면 좋겠지만 대개는 양성/음성, 참/거짓..
