ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve）は、二値分類モデルの性能を評価するために用いられるグラフです。クラス分類器の疾患陽性率（True Positive Rate）と疾患陰性率（False Positive Rate）の関係を表しています。
ROC曲線の作成方法は以下の手順で行われます。
1. 分類器を用いて、様々な閾値で予測確率を計算します。閾値は確率のしきい値を指し、陽性と判定するための最小確率を表します。
2. 予測確率と正解データをもとに、各閾値での疾患陽性率と疾患陰性率を計算します。疾患陽性率は、実際に陽性のサンプルのうち、陽性と予測されたサンプルの割合です。疾患陰性率は、実際に陰性のサンプルのうち、陽性と予測されたサンプルの割合です。
3. 2で計算した疾患陽性率と疾患陰性率の組み合わせをプロットし、ROC曲線を作成します。
効果的な計算手法は、以下の手法が一般的に利用されています。
1. クラス分類器の性能を評価するために、Cross-ValidationやHold-Out Validationなどの適切な評価手法を使用します。
2. 分類器の予測確率を計算する際には、クラス分類器の出力値を確率に変換する方法に注意する必要があります。例えば、ロジスティック回帰の出力は確率として解釈できますが、決定木の出力は直接的な確率ではありません。
3. 予測確率と正解データから、各閾値での疾患陽性率と疾患陰性率を計算する際には、適切な閾値の範囲を選ぶ必要があります。一般的な範囲は0から1の間で、0.01刻みで閾値を変化させることがあります。
最後に、ROC曲線は二値分類モデルの性能をグラフ化するための有用なツールですが、モデル間の比較を行う際には、AUC（Area Under the Curve）などの要約統計量も参考にすることが重要です。AUCは、ROC曲線の下の面積を求めた値であり、1に近いほど良い性能を持つ分類器を示します。