[TIL]윤형준_201103

오늘 프로젝트 관련해서 metrics를 다시 공부하였다.

ROC & AUC를 이해하지 못한 상태였는데, 깊숙히 파면서 공부해서 다행이 이해할수 있었다.

**<다양한 Metrics>**

- Accuracy

- Precision (positive) & Precision (negative)

- Sensitivity (TPR) & Specificity (TNR)

Positive에 대한 Recall은 Sensitivity라고도 불리고, Negative에 대한 Recall은 Specificity라고도 불린다.

Recall (positive) -> Sensitivity (TPR)
Recall (negative) -> Specificity (TNR)

간단히 정리하자면

- Precision (pos) 와 Specificity (TNR) 은 같이 움직인다.

- Precision (neg) 와 Sensitivity (TPR) 은 같이 움직인다.

- Precision (pos) & Specificity (TNR) 은 Precision (neg) & Sensitivity (TPR)과 반대로 움직인다.

| Group 1 | Group 2 |
| ------------- | ------------- |
| Precision (pos) | Precision (neg) |
| Specificity (TNR) | Sensitivity (TPR) |

다시 말해 Group 1 이 올라가면 Group 2가 내려가고, Group 1이 내려가면 Group 2가 올라간다.

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ROC 는 threshold를 조정해서 Specificity와 Sensitivity의 음의 관계를 볼수있다.

AUC는 ROC curve의 integral으로 model의 성능이 좋을수록 AUC는 커진다.