Равзанаи ROC чист?

График ROC (Receiver Operating Characteristic) показывает соотношение между чувствительностью (True Positive Rate) и специфичностью (1 - False Positive Rate) классификатора при различных порогах принятия решения. Он используется для оценки качества бинарных моделей классификации. Чем ближе кривая к верхнему левому углу, тем лучше модель различает классы.

Пример: если у вас есть модель, которая предсказывает наличие болезни, ROC-кривая поможет понять, насколько хорошо модель балансирует между обнаружением больных (True Positives) и ошибочными срабатываниями (False Positives).