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La curva ROC (característica operativa del receptor) evalúa el rendimiento de un modelo de clasificación trazando la tasa de verdaderos positivos frente a la tasa de falsos positivos. El AUC (área bajo la curva) mide el área bajo esta curva. Cuanto más cerca esté el AUC de 1, mejor será la capacidad del modelo para distinguir entre clases.
