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ダイレクトメールの効率化のために顧客データから予測入会率の高い顧客を抽出したり、医療診断において、X線画像から陽性部位を判別するなど、正解と不正解の混在するデータから効率よく正解を拾い出す技術が重要となってきている。
ダイレクトメールの効率化のために顧客データから予測入会率の高い顧客を抽出したり、医療診断において、X線画像から陽性部位を判別するなど、正解と不正解の混在するデータから効率よく正解を拾い出す技術が重要となってきている。その際、抽出技術の精度を評価する手法として重要なのが ROC 解析である。 本レポー トでは、ROC 解析による精度評価手法を説明し、その適用事例を紹介する。
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