La importancia de la sensibilidad y especificidad de la curva ROC

Sensibilidad: proporción de todas las clases positivas que el modelo clasifica correctamente. Significado de especificidad: índice integral que refleja variables continuas de sensibilidad y especificidad, utilizando un método de composición para revelar la relación entre sensibilidad y especificidad. La curva ROC, o curva característica operativa del receptor, es una imagen bidimensional que se utiliza para evaluar la calidad de un modelo. Utiliza principalmente la sensibilidad y la especificidad como indicadores para evaluar el modelo. Entre ellos, la sensibilidad representa la proporción de todas las clases positivas que clasifica el modelo, que mide la capacidad del modelo para identificar clases positivas; la especificidad representa la proporción de todas las clases negativas que clasifica el modelo, que mide la capacidad del modelo para identificar; clases negativas. La curva ROC se traza con especificidad 1 como abscisa y sensibilidad como ordenada. Cuanto mayor sea el área bajo la curva (AUC), mayor será la precisión diagnóstica del modelo. En aplicaciones prácticas, el rango de valores de sensibilidad y especificidad está entre 0 y 1. Cuanto mayor sea el valor, mejor será la capacidad de reconocimiento del modelo. Sin embargo, la sensibilidad y la especificidad suelen tener una cierta relación contradictoria, es decir, un aumento de la sensibilidad puede conducir a una disminución de la especificidad, y viceversa.