ROC 곡선

코로나 검사의 경우

【 임시선별검사소 코로나19 검사법 3종 안내 】

구분	비인두도말 PCR법	신속항원검사법	타액 PCR법
시간	24시간 이내	30분 이상 (양성시, 추가 24시간 필요)	24시간 이내
민감도/특이도*	민감도 : 98% 이상 특이도 : 100%	민감도 : 90% 특이도 : 96%	민감도 : 92% 특이도 : 100%
검체	비인두도말	비인두도말	타액(침)
절차	검체채취 → PCR → 확진	검체채취 → 현장검사 → (양성) → 검체 채취 → PCR → 확진	타액 채취 → PCR → 확진

• 현재까지 허가 또는 긴급사용승인된 제품에 대한 민감도 및 특이도

코로나 검사의 경우

유병률 1%에서 민감도 98%, 특이도 100%인 경우

	음성	양성
미감염	9900	0
감염	2	98

유병률 1%에서 민감도 90%, 특이도 96%인 경우

	음성	양성
미감염	9504	396
감염	10	90

F1

• 정밀도(p)와 재현도(r)의 조화 평균
• 조화평균: 역수의 평균의 역수
  • 비율, 속도 등을 평균낼 때는 산술평균 대신 조화평균을 사용

ROC 곡선 Receiver Operating Characteristic

• 수신자 특성 곡선: 신호 이론에서 유래한 이름 감도를 높이면 노이즈도 같이 올라가는 상황에서 최적의 감도를 결정하는 문제
• 가로축은 FPR(=1-특이도), 세로축은 TPR(=재현도)
• 문턱값을 변화시키면서 특이도와 재현도의 변화를 곡선으로 표시
• 곡선하 면적(Area Under the Curve): ROC 곡선 아래의 면적
  • 완벽하게 반대로 예측하면 0 ~ 무작위로 예측할 경우 0.5 ~ 완벽하게 예측하면 1

Python ROC 곡선

• 임포트

  from sklearn.metrics import roc_auc_score, roc_curve
  import matplotlib.pyplot as plt
• 시각화

  prob = model.predict_proba(X_test)[:, 1]
  fpr, tpr, threshold = roc_curve(y_test, prob)
  plt.plot(fpr, tpr)
• AUC

  roc_auc_score(y_test, prob)

퀴즈

아래와 같이 전처리를 하고 퀴즈를 풀어보세요.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
hi = pd.read_excel('hiring.xlsx')  # 데이터 불러오기
y = hi['hire'].map({'P': 1, 'F': 0})  # 'P'를 1로, 'F'를 0으로 변환
X = hi.drop(columns=['hire']) # 'hire' 열을 제외한 나머지 열들
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 데이터 분할