問題番号: No.58 (しっかりモード)

二値分類モデル（例：画像から不良品か良品かを判定するAI）を実務に導入する際、モデルが出力する確率に対する閾値（カットオフ値）をどこに設定するかによって、陽性を見落とすリスクと陰性を誤検出するリスクのバランスが大きく変動し、モデル本来の識別能力を客観的に評価しにくい課題がある。閾値を1から0まで連続的に変化させた際、偽陽性率（横軸）と真陽性率（縦軸）が描く軌跡をプロットし、閾値の設定に依存しないモデル全体の分類性能を視覚的に評価するための曲線はどれか。