AUC 그려지는 원리?

AUC 를 공부하기 전에 알아놓아야 할 것

		True
		Control	Disease
Predict	Control	True Negative (TN)	False Positive (FP)
	Disease	False Negative (FN)	True Positive (TP)

 

 질병인 것을 질병이라고 예측하는 경우

 

 

Control이라고 예측한 것이 Control인 경우

 

 

1이라는 예측선을 그렸을 때 왼쪽은 CN, 오른쪽은 Disease라고 예측한다.

    이 경우, Disease인 것을 Disease라고 잘 예측하기 때문에 sensitivity는 1이 된다.

    반대로, Control (CN)은 맞추지 못하므로 specificity는 0이된다.

이런 식으로 threshold (예측선)이 점점 오른쪽으로 이동하며 그림을 그려주는것을 AUC 이다.

 

예측선이 2에 왔다고 해보자  이 경우 CN을 CN이라고 예측하고, Disease를 Disease라고 잘 예측하므로 sensitivity와 specificity가 각각 1이 된다.

 

 

위의 그림을 보자

1의 경우에는 sensitivity =1, specificity =0이다

2의 경우,

예측선이 2의 위치에 올때까지 sensitivity는 계속 1이며, specificity는 0에서 부터 점점 올라간다.

그리고 2의 위치가 되면서부터 sensitivity는 점점 떨어지게 된다.

 

AUC를 그리면서 가끔 x축과 y축의 의미를 잘 이해하지 못하는 경우가 있다~

다음과 같은 원리를 이해한 후에 AUC를 그린다면 좋을 것 같다.