Calculadora de curvas ROC
Para crear una curva ROC en línea, sólo tienes que copiar tus datos en la
tabla superior y seleccionar una prueba y una variable de estado.
Después se mostrará la curva ROC y podrás leer las coordenadas.
Curva Receiver Operating Characteristic
Una curva Receiver Operating Characteristic (ROC) es una representación
gráfica del rendimiento de un sistema clasificador binario a medida que varía
el umbral de discriminación. La curva ROC traza la tasa de verdaderos
positivos (sensibilidad) frente a la tasa de falsos positivos
(1-especificidad) con distintos ajustes del umbral.
La curva ROC es una herramienta útil para evaluar el rendimiento de un
clasificador porque es independiente de la distribución de clases y
proporciona una representación visual del equilibrio entre la tasa de
verdaderos positivos y la tasa de falsos positivos.
El área bajo la curva ROC (AUC) es una medida de rendimiento utilizada
habitualmente para los problemas de clasificación binaria. El AUC oscila entre
0 y 1, y un clasificador perfecto tiene un AUC de 1. Un clasificador aleatorio
tiene un AUC de 0,5. Cuanto más se acerque el AUC a 1, mejor distinguirá el
clasificador entre las dos clases.
En la práctica, la curva ROC se utiliza a menudo para seleccionar el umbral
óptimo de un clasificador binario. Por ejemplo, un clasificador que priorice
altas tasas de verdaderos positivos (alta sensibilidad) tendrá un umbral más
cercano a cero, mientras que un clasificador que priorice bajas tasas de
falsos positivos (alta especificidad) tendrá un umbral más cercano a uno.
En conclusión, la curva ROC es una potente herramienta para evaluar el
rendimiento de los clasificadores binarios. Proporciona una representación
visual del equilibrio entre la tasa de verdaderos positivos y la tasa de
falsos positivos, y el AUC es una medida de rendimiento útil. Además, es útil
para seleccionar el umbral óptimo de un clasificador binario.