Šta je ROC kriva?

ROC krivulja (Receiver Operating Characteristic) je grafikon koji prikazuje odnos između osetljivosti (True Positive Rate) i specifičnosti (1 - False Positive Rate) klasifikatora pri različitim pragovima odlučivanja. Koristi se za procenu kvaliteta binarnih modela klasifikacije. Što je krivulja bliža gornjem levom uglu, to je bolja sposobnost modela da razlikuje klase.

Primer: ako imate model koji predviđa prisustvo bolesti, ROC krivulja će pomoći da shvatite koliko dobro model balansira između otkrivanja bolesnih (True Positives) i lažnih alarma (False Positives).