O que é a curva ROC?

A curva ROC (Receiver Operating Characteristic) é um gráfico que mostra a relação entre a sensibilidade (Taxa de Verdadeiros Positivos) e a especificidade (1 - Taxa de Falsos Positivos) de um classificador em diferentes limiares de decisão. É usada para avaliar a qualidade de modelos de classificação binária. Quanto mais próxima a curva estiver do canto superior esquerdo, melhor será a capacidade do modelo de distinguir entre classes.

Exemplo: se você tem um modelo que prevê a presença de uma doença, a curva ROC ajudará a entender o quão bem o modelo equilibra a detecção de doentes (Verdadeiros Positivos) e falsos positivos (Falsos Positivos).