ROC-кривая помогает в анализе качества классификации, предоставляя наглядное представление о производительности модели. 14

Некоторые возможности использования ROC-кривой:

• Визуализация компромисса между коэффициентами истинных положительных результатов (TPR) и ложных положительных результатов (FPR). 1 Высокий показатель TPR говорит о том, что модель хорошо справляется с определением положительных случаев, а низкий FPR указывает на то, что модель хорошо предотвращает ложные срабатывания среди отрицательных случаев. 1
• Помощь в выборе оптимального порога классификации. 1 При изменении порога модель может выявлять больше истинных положительных результатов, но потенциально за счёт выявления большего количества ложных положительных результатов. 1 Визуализация этого компромисса помогает выбрать оптимальный порог, исходя из конкретных потребностей приложения. 1
• Оценка способности модели различать положительные и отрицательные классы. 1 ROC-кривая даёт независимую от порога оценку, учитывая TPR и FPR для всех порогов. 1 Это делает её более надёжной для сравнения моделей, особенно когда распределение классов перекошено или когда стоимость ложноположительных и ложноотрицательных результатов значительно отличается. 1

ROC-кривые широко используются в машинном обучении, в таких областях, как анализ медицинских изображений, распознавание образов, обнаружение мошенничества и других. 12