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Resumen. La curva ROC es una herramienta estadística que se utiliza para evaluar la capacidad discriminativa de una prueba diagnóstica dicotómica. Se trata de curvas en las que se presenta la sensibilidad en función de los falsos positivos (complementario de la especificidad) para distintos puntos de corte. Son útiles para elegir el punto ...
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Curvas ROC. En la clase anterior se consideró que el resultado de las pruebas diagnósticas era categórico, sin embargo muchas pruebas producen resultados continuos, p.e. nivel de glucosa en sangre para diagnosticar la diabetes. El comportamiento de dichas pruebas depende de donde se ponga el punto de corte y lo habitual es que exista un ...
This example describes the use of the Receiver Operating Characteristic (ROC) metric to evaluate the quality of multiclass classifiers. ROC curves typically feature true positive rate (TPR) on the Y axis, and false positive rate (FPR) on the X axis. This means that the top left corner of the plot is the “ideal” point - a FPR of zero, and a ...
La curva ROC. Para entender el concepto de curva ROC ( ROC curve, Receiver Operating Characteristic) tenemos que entender previamente cómo funciona un algoritmo de clasificación lineal como la regresión logística: A la hora de realizar una predicción, el modelo asigna una puntuación (un "score") a cada muestra del conjunto de pruebas.
ROC nombre : significado, origen, popularidad, historia y día de fiesta. Inicio / Maternidad / Embarazo / Nombre del bebé / ROC.
Curva Receiver Operating Characteristic. Una curva Receiver Operating Characteristic (ROC) es una representación gráfica del rendimiento de un sistema clasificador binario a medida que varía el umbral de discriminación. La curva ROC traza la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) frente a la tasa de falsos positivos (1-especificidad ...
