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 o modelo é um bom classificador.
Interpretação
Para árvores de classificação, a área sob os valores da curva ROC variam tipicamente de 0,5 a 1. Os valores maiores indicam um modelo de ajuste melhor. Quando o modelo consegue separar perfeitamente as classes, a área sob a curva é 1. Quando o modelo não consegue separar as classes melhor do que uma atribuição aleatória, a área sob a curva é 0,5. A linha vermelha pontilhada indica o caso de atribuição aleatória.
A área sob a curva de teste é de aproximadamente 0,91. Compare os resultados do treinamento e os resultados do teste para ver se há problemas de sobreajuste com o modelo para o conjunto de dados de treinamento.
