La curva ROC (Receiver Operating Characteristic) grafica, para cada posible umbral de decisión de un clasificador, qué proporción de los positivos reales detecta correctamente (sensibilidad) contra qué proporción de negativos clasifica incorrectamente como positivos (tasa de falsos positivos).
Cómo se interpreta
Una curva que se acerca a la esquina superior izquierda indica un mejor modelo: alta capacidad de detectar positivos reales con pocos falsos positivos. Una línea diagonal representa el desempeño de una clasificación completamente aleatoria, usada como referencia visual.