Descripción: La característica operativa del receptor (ROC, por sus siglas en inglés) es una herramienta fundamental en la evaluación del rendimiento de sistemas de clasificación binaria. Este gráfico ilustra la capacidad de diagnóstico de un sistema a medida que se varía su umbral de discriminación. En el eje X se representa la tasa de falsos positivos (FPR), que indica la proporción de negativos que son incorrectamente clasificados como positivos, mientras que en el eje Y se muestra la tasa de verdaderos positivos (TPR), que refleja la proporción de positivos correctamente identificados. La curva ROC permite visualizar el trade-off entre sensibilidad y especificidad, proporcionando una representación clara de cómo el rendimiento del clasificador cambia con diferentes umbrales. Un área bajo la curva (AUC) más cercana a 1 indica un mejor rendimiento del clasificador, mientras que un AUC de 0.5 sugiere un rendimiento equivalente al azar. Esta herramienta es especialmente útil en contextos donde las clases están desbalanceadas, ya que permite evaluar el rendimiento sin depender de la distribución de las clases. En resumen, la característica operativa del receptor es esencial para la comparación de modelos y la selección del umbral óptimo para maximizar la precisión en la clasificación.
