正答1
解説
正解は1です。
ROC曲線（Receiver Operating Characteristic curve：受信者操作特性曲線）は、2クラス分類モデルの判定しきい値を変えたときの性能の変化を表す曲線です。
縦軸に真陽性率、横軸に偽陽性率をとります。
【選択肢別解説】
1：○ ROC曲線は、しきい値を動かしながら真陽性率（陽性を正しく陽性と判定した割合）と偽陽性率（陰性を誤って陽性と判定した割合）の組を描いたものです。
曲線の下側の面積をAUC（Area Under the Curve）といい、1に近いほど識別性能が高いと評価します。
2：× 真陽性率は再現率とも呼ばれ、再現率と適合率の関係を描くのはPR曲線（Precision-Recall曲線）です。
ROC曲線の横軸は適合率ではなく偽陽性率です。
3：× 正解率と適合率の組合せで描く曲線は、ROC曲線ではありません。
ROC曲線は真陽性率と偽陽性率の関係を示します。
4：× 適合率と偽陽性率の組合せはROC曲線の定義と異なります。
ROC曲線の縦軸は適合率ではなく真陽性率です。
【ポイント】
ROC曲線は「真陽性率（縦）と偽陽性率（横）」、PR曲線は「適合率と再現率」と対にして覚えましょう。
ROC曲線が左上に寄るほど、よいモデルです。