ROC

Sinyal algılama teorisinde, alıcı işletim karakteristiği (orijinal adıyla; Receiver Operating Characteristic - ROC) ya da sade biçimde ROC eğrisi olarak tanımlanmaktadır. ROC eğrisi, ikili sınıflandırma sistemlerinde ayrım eşik değerinin farklılık gösterdiği durumlarda, hassasiyetin kesinliliğe olan oranıyla ortaya çıkmaktadır. ROC daha basit anlamda doğru pozitiflerin, yanlış pozitiflere olan kesri olarak da ifade edilebilir.^[1]).

Her sınıflandırma işleminde yapıldığı gibi, metotlar kesinlik (yanlış pozitifleri eleme kabiliyeti) ve hassasiyet (doğru pozitifleri tespit etme kabiliyeti) arasındaki dengeyi kurmakla uğraşmaktadır. Veri kümesindeki pozitif ve negatif örnekler, eşit bir şekilde dağılım göstermediğinden dolayı, doğrudan kesinlik ve hassasiyet ölçütlerinden önce, ROC kısaltması ile Receiver Operating Characteristics (Use of receiver operating characteristic (ROC) analysis to evaluate sequence matching, Gribskov and Robinso, Elsevier, 1996) adı verilen eğri, kesinlik ve hassasiyet arasındaki dengeyi değerlendirmek için kullanılmıştır. ROC eğrisi altında kalan alan ROC puanı olarak tanımlanabilir. ROC eğrisi değişen sınıflandırma eşik değerlerine göre doğru pozitiflerin sayısının, yanlış pozitiflerin bir fonksiyonu olarak çizilmesiyle oluşmaktadır. ROC puanı 1 (bir) olduğunda anlamı, pozitifler mükemmel bir şekilde negatiflerden ayrılmıştır, olmaktadır. ROC puanı 0 (sıfır) olduğunda ise herhangi bir pozitif bulunamadı anlamına gelir.

Geniş olarak tıp, radyoloji, psikoloji ve benzer alanlarda yüzyıllardır kullanılmaktadır, günümüzde makine öğrenme teknikleri ve veri madenciliği alanlarında da kullanılmaktadır.