Кривая операционной характеристики — кривая операционной характеристики (ROC-кривая) — монотонная кривая, позволяющая оценить качество бинарной классификации. По оси Х откладывается вероятность ошибочной классификации объекта без признака (false positive rate), по оси Y вероятность истинной классификации объекта с признаком (true positive rate). Применяется для сравнения тестов и выбора оптимального порога классификации. Ключевым показателям является AUC (area under curve), площадь под ROC-кривой. Чем выше показатель AUC, тем качественнее работает алгоритм классификации.
[Словарь современных терминов Data Science и машинного обучения. (Электронный ресурс). Режим доступа: http:// softline.ru›about/blog/slovar-sovremennykh-…/, свободный.]