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  1. En la teoría de detección de señales, una curva ROC (acrónimo de Receiver Operating Characteristic, o Característica Operativa del Receptor) es una representación gráfica de la sensibilidad frente a la razón de falsas alarmas (1-especificidad) para un sistema clasificador binario según se varía el umbral de discriminación.

  2. Una curva ROC es una representación gráfica del rendimiento de un modelo de clasificación binaria para todos los umbrales de clasificación. El acrónimo ROC significa Receiver Operating Characteristic (Característica Operativa del Receptor).

  3. ¿Qué es una curva ROC? Para explicar qué es una curva ROC utilizaremos como ejemplo la concentración de procalcitonina sérica (PCT), postulada como test diagnóstico para endocarditis infecciosa en sujetos con sospecha de presentar dicha patología.

  4. 29 de jul. de 2020 · una curva ROC (Receiver Operator Characteristic) es una gráfica utilizada para mostrar la capacidad de diagnóstico de los clasificadores binarios. Se utilizó por primera vez en la teoría de la detección de señales, pero ahora se utiliza en muchas otras áreas como la medicina, la radiología, los peligros naturales y el ...

  5. ¿Qué es una curva característica operativa del receptor (ROC)? Una curva ROC que muestra dos pruebas. La prueba roja está más cerca de la diagonal y, por lo tanto, es menos precisa que la prueba verde. Una curva característica operativa del receptor (ROC) es una forma de comparar las pruebas de diagnóstico.

  6. La curva ROC (curva de características operativas del receptor) es un gráfico que muestra el rendimiento de un modelo de clasificación en diferentes umbrales de probabilidad. El gráfico ROC se crea trazando FPR vs. TPR donde FPR (tasa de falsos positivos) se traza en el eje xy TPR (tasa de verdaderos positivos) se traza en el eje y para ...

  7. 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.

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