ROC (Receiver Operating Characteristic) eğrisi, bir sınıflandırma modelinin farklı kesme noktalarındaki duyarlılık (TPR - True Positive Rate) ve özgüllük (FPR - False Positive Rate) değerlerini görselleştirir. Ölçtüğü şeyler: Model performansı: Eğri, sol üst köşeye ne kadar yakınsa, model o kadar iyi performans gösterir. Uygun pozitiflik eşiği: En düşük yanlış pozitif oranıyla birlikte en yüksek gerçek pozitif orana sahip kesme noktası belirlenir. Tanı testi performansı: Tıbbi tanı testlerinde, modelin hasta bireyleri sağlıklılardan ne kadar doğrulukla ayırt edebildiğini ölçer. Ayrıca, ROC eğrisinin altında kalan alan (AUC - Area Under the Curve), modelin sınıfları ayırt etme yeteneğini değerlendirir.