Cos'è ROC-AUC? Come si costruisce la curva ROC, cosa rappresentano gli assi?

ROC-AUC è una metrica di qualità per i classificatori binari.

La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) viene tracciata su due assi:

• Sull'asse X si rappresenta il False Positive Rate (FPR) — proporzione di risultati falsi positivi: FPR = FP / (FP + TN).
• Sull'asse Y si rappresenta il True Positive Rate (TPR) — proporzione di risultati positivi veri (sensibilità): TPR = TP / (TP + FN).

Per tracciare la curva, si varia la soglia di classificazione e per ogni soglia si calcolano TPR e FPR. ROC-AUC è l'area sotto la curva ROC, che indica quanto bene il modello riesce a distinguere le classi. Più l'AUC si avvicina a 1, migliore è il classificatore.