ROC-кривая - это детальный график, отражающий все возможные сочетания чувствительности и специфичности инструмента. Этот график по сути показывает эффективность работы инструмента как классификатора при любых «настройках» в сравнении с двумя крайностями: идеальным, безошибочным инструментом (заведомо недостижимым) и совершенно случайным принятием решений. Главной закономерностью, которая проступает при таком подходе к анализу данных, является обратная зависимость чувствительности и специфичности инструмента: чем выше один параметр, тем, соответственно, ниже будет другой...