¿Qué es curva roc?

La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) es una representación gráfica utilizada en el aprendizaje automático y la estadística para evaluar el rendimiento de un clasificador binario. Proporciona información sobre cómo varía la relación entre la tasa de verdaderos positivos (TPR) y la tasa de falsos positivos (FPR) a medida que se ajusta el umbral de clasificación.

En la curva ROC, el eje x representa el FPR, que se calcula como la proporción de falsos positivos (clases negativas incorrectamente clasificadas como positivas) frente al total de negativos verdaderos. El eje y representa el TPR, que se calcula como la proporción de verdaderos positivos (clases positivas correctamente clasificadas) frente al total de verdaderos positivos.

Un clasificador perfecto tendría un TPR de 1 y un FPR de 0, lo que significa que clasificaría todas las instancias positivas correctamente y no clasificaría ninguna instancia negativa como positiva.

La curva ROC se construye calculando el TPR y el FPR para diferentes umbrales de clasificación y trazando los puntos en el gráfico. Cuanto más cerca esté la curva ROC del margen superior izquierdo del gráfico, mejor será el rendimiento del clasificador.

La interpretación de la curva ROC se basa en el área bajo la curva (AUC-ROC), que proporciona una medida cuantitativa del rendimiento global del clasificador. Un AUC-ROC de 1 indica un rendimiento perfecto, mientras que un AUC-ROC de 0.5 indica un rendimiento aleatorio (no mejor que adivinar al azar).

La curva ROC es útil para comparar y seleccionar clasificadores, así como para ajustar el umbral de clasificación según las necesidades específicas del problema. También puede ser utilizada para evaluar la calidad de los modelos predictivos en otras áreas, como epidemiología o medicina, donde se utilizan pruebas diagnósticas binarias.