Понимание кривых ROC в двоичной классификации

ROC означает «Рабочая характеристика приемника». Это графическое представление производительности бинарного классификатора, в частности компромисса между истинно положительным показателем (чувствительность) и ложным положительным результатом (1 – специфичность). Кривая ROC отображает долю истинно положительных результатов в сравнении с частотой ложных срабатываний при различных пороговых значениях. Кривая ROC может использоваться для сравнения производительности различных классификаторов, а также для оценки производительности одного классификатора в диапазоне рабочих точек. Это полезный инструмент для оценки производительности моделей машинного обучения в задачах двоичной классификации.