ROC解析

ROC解析とは

出典:Wikipedia


第二次世界大戦において、米軍がレーダーで標的を解析する時に敵か否かを判定する為に始めて用いられたもの。

このレーダー技術によって日本軍は優勢だった闇夜の銃撃戦でも追いまくられ、またレーダー搭載のミサイルによってより的確にダメージを受けるようになり、敗北していったと、先生は教えてくれました。

このレーダーで用いられたROCの技術は戦後、平和利用される。シカゴ大学のMetz教授と土居教授を中心にS/Fシステムの画像解析にROCが用いられる。

ROCは簡単に言うと、ある試料を試験者が目視で観察して、何らかの所見があるか(陽性)、無いか(陰性)を判断し、その中で真に陽性だったものとそうでないものの割合を関数にして表す方法です。

出典:三重大学奥村教授ページ


縦軸をTPF(True Positive)、横軸をFPF(False Positive)とすることで、偽陽性である割合対し、真陽性がどの程度の割合で現れるかを示している。

この人は不法入国(陽性)？


税関でパスポートと相手の顔を見比べて、本人かどうかを調べると思うけれど、他の違う人が見ても本人確認出来るかどうか？で、パスポートの写真にどれだけ信憑性があるか分かる。

もし写真はひげをそっていて、実際の本人はひげをぼーぼーに生やしていたら、疑わしいと思ってしまうに違いない。つまり本人(陰性)であるのに、本人じゃない(False Positive)と思ってしまう訳だ。

そういう紛らわしさがあればあるほど、TPFとFPFは重なっていることになります。

<参考リンク>
ROC曲線(三重大学奥村教授ページ)

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