꿈라CBTAUC(곡선 아래 면적)에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
- 1AUC가 0에 가까울수록 모델의 판별력이 뛰어나며, 0.5이면 완벽한 분류를 의미한다.
- 2AUC는 무작위로 뽑은 양성 샘플이 음성 샘플보다 더 높은 점수를 받을 확률로 해석할 수 있으며, 0.5는 무작위 추측 수준이다.
- 3AUC는 특정 임곗값 하나에서 계산한 정확도이므로 임곗값이 바뀌면 값도 달라진다.
- 4AUC는 데이터의 양성 비율에 비례하여 커지므로 불균형 정도를 직접 나타내는 지표이다.