A curva ROC traça a taxa de positivos verdadeiros (TPR), também conhecida como poder, no eixo y. A curva ROC traça a taxa de falsos positivos (FPR), também conhecida como erro tipo 1, no eixo x. A área sob uma curva ROC indica se a árvore de classificação é um bom classificador.
Interpretação
Para árvores de classificação, a área sob os valores da curva ROC variam de 0,5 a 1. Quando uma árvore de classificação pode separar perfeitamente as classes, a área sob a curva é 1. Quando a árvore de classificação não pode separar as classes melhor do que uma atribuição aleatória, então a área sob a curva é de 0,5. A linha vermelha pontilhada indica o caso de atribuição aleatória.
Neste exemplo, as curvas de treinamento e teste são semelhantes umas às outras. A área sob a curva de teste é de 0,820.
