AUROC
Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve
The AUROC score summarizes the ROC curve into an single number that describes the performance of a model for multiple thresholds at the same time. Notably, an AUROC score of 1 is a perfect score and an AUROC score of 0.5 corresponds to random guessing.
종류: 'binary', 'multiclass' or multilabel.
See the documentation of BinaryAUROC, MulticlassAUROC and MultilabelAUROC for the specific details of each argument influence and examples.
A.1) Multi-class
[1, 0, 2] 같이 여러 종류의 positive class 가 존재하는 케이스.
Output
멀티클래스의 경우, 각 클래스를 positive class 로 간주하고 나머지 모든 클래스를 negative class 로 처리하는 방식으로 metric 이 계산됩니다. 이를 one-vs-rest 접근법이라고 합니다. 현재 이 metric 은 one-vs-one 방식을 지원하지 않습니다. 기본적으로는 모든 클래스에 대한 평균값이 metric 으로 보고되지만, average 인자를 설정하여 이 동작을 변경할 수 있습니다.
A.2) Multi-label
[1, 0, 1] 같이 positive label 이 여러개 있는 것.