Compreendendo as curvas ROC na classificação binária

ROC significa Característica Operacional do Receptor. É uma representação gráfica do desempenho de um classificador binário, especificamente o trade-off entre a taxa de verdadeiros positivos (Sensibilidade) e a taxa de falsos positivos (1 - Especificidade). A curva ROC representa graficamente a taxa de verdadeiros positivos em relação à taxa de falsos positivos em diferentes limites.

A curva ROC pode ser usada para comparar o desempenho de diferentes classificadores, bem como para avaliar o desempenho de um único classificador em uma faixa de pontos operacionais. É uma ferramenta útil para avaliar o desempenho de modelos de aprendizado de máquina em tarefas de classificação binária.