La curva ROC traza la tasa positiva verdadera (TPR), también conocida como potencia, en el eje Y. La curva ROC representa la tasa de positivos falsos (FPR), también conocida como error de tipo 1, en el eje X. El área bajo una curva ROC indica si el árbol de clasificación es un buen clasificador.
Interpretación
Para los árboles de clasificación, el área bajo los valores de la curva ROC oscila entre 0.5 y 1. Cuando un árbol de clasificación puede separar perfectamente las clases, entonces el área debajo de la curva es 1. Cuando un árbol de clasificación no puede separar las clases mejor que una asignación aleatoria, el área debajo de la curva es 0.5. La línea de puntos roja indica el caso de asignación aleatoria.
En este ejemplo, las curvas de entrenamiento y validación cruzada son similares entre sí. El área bajo la curva de validación cruzada es 0,820.
