ROC kreivė (Receiver Operating Characteristic) yra grafikas, kuris rodo santykį tarp jautrumo (True Positive Rate) ir specifiškumo (1 - False Positive Rate) klasifikatoriaus skirtinguose sprendimo slenksčiuose. Ji naudojama binarinių klasifikacijos modelių kokybei įvertinti. Kuo arčiau kreivė viršutinio kairiojo kampo, tuo geriau modelis atskiria klases.

Pavyzdys: jei turite modelį, kuris prognozuoja ligos buvimą, ROC kreivė padės suprasti, kaip gerai modelis subalansuoja ligonių aptikimą (True Positives) ir klaidingus įspėjimus (False Positives).

Ankstesnis Kitas