¿Qué es la curva ROC?

La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) es un gráfico que muestra la relación entre la sensibilidad (Tasa de Verdaderos Positivos) y la especificidad (1 - Tasa de Falsos Positivos) de un clasificador en diferentes umbrales de decisión. Se utiliza para evaluar la calidad de modelos de clasificación binaria. Cuanto más cerca esté la curva de la esquina superior izquierda, mejor será la capacidad del modelo para distinguir entre clases.

Ejemplo: si tienes un modelo que predice la presencia de una enfermedad, la curva ROC te ayudará a entender qué tan bien el modelo equilibra la detección de enfermos (Verdaderos Positivos) y los falsos positivos (Falsos Positivos).