Какво е ROC крива?

ROC крива (Receiver Operating Characteristic) е графика, която показва връзката между чувствителността (True Positive Rate) и специфичността (1 - False Positive Rate) на класификатор при различни прагове за вземане на решение. Тя се използва за оценка на качеството на бинарните модели за класификация. Колкото по-близо е кривата до горния ляв ъгъл, толкова по-добре моделът различава класовете.

Пример: ако имате модел, който предсказва наличието на болест, ROC кривата ще помогне да разберете колко добре моделът балансира между откриването на болните (True Positives) и фалшивите аларми (False Positives).