Comprensión de las curvas ROC en clasificación binaria
ROC significa Característica operativa del receptor. Es una representación gráfica del rendimiento de un clasificador binario, específicamente el equilibrio entre la tasa de verdaderos positivos (Sensibilidad) y la tasa de falsos positivos (1 - Especificidad). La curva ROC traza la tasa de verdaderos positivos frente a la tasa de falsos positivos en diferentes umbrales. La curva ROC se puede utilizar para comparar el rendimiento de diferentes clasificadores, así como para evaluar el rendimiento de un único clasificador en un rango de puntos operativos. Es una herramienta útil para evaluar el desempeño de modelos de aprendizaje automático en tareas de clasificación binaria.
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