Introducción a las curvas ROC para clasificadores binarios

Palacio Lacasta, Jorge
Alcalá Nalvaiz, José Tomás (dir.)

Universidad de Zaragoza, CIEN, 2021

Graduado en Matemáticas

Resumen: La curva ROC (receiver operating characteristic) es una representación gráfica la cuál mide la capacidad diagnóstica de un clasificador binario al variar su umbral de decisión. Su uso está muy extendido en diversos campos como por ejemplo, en la medicina o en el aprendizaje automático supervisado. Dicha curva se puede representar como una expresión directa entre funciones de distribución de variables aleatorias por lo que se pueden aplicar técnicas estadísticas para estimarla. El objetivo de este trabajo es revisar las principales propiedades matemáticas de la curva poblacional, así como describir los principales métodos estadísticos para estimarla. Por último, consideramos la presencia de covariables y analizamos cómo incorporar esta información adicional en las curvas ROC. Terminamos con una aplicación a datos reales utilizando las últimas bibliotecas de R relacionadas con este tema.

Tipo de Trabajo Académico: Trabajo Fin de Grado