Was ist die ROC-Kurve?

Die ROC-Kurve (Receiver Operating Characteristic) ist ein Diagramm, das die Beziehung zwischen Sensitivität (True Positive Rate) und Spezifität (1 - False Positive Rate) eines Klassifikators bei verschiedenen Entscheidungsschwellen zeigt. Sie wird verwendet, um die Qualität binärer Klassifikationsmodelle zu bewerten. Je näher die Kurve an der oberen linken Ecke liegt, desto besser kann das Modell zwischen den Klassen unterscheiden.

Beispiel: Wenn Sie ein Modell haben, das das Vorhandensein einer Krankheit vorhersagt, hilft die ROC-Kurve zu verstehen, wie gut das Modell die Kranken (True Positives) und Fehlalarme (False Positives) ausbalanciert.