$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
Een ROC (Receiver Operating Characteristic)-plot is een grafische tool die wordt gebruikt om de prestaties van een binair classificatiemodel te beoordelen door de afweging tussen gevoeligheid (true positive rate) en specificiteit (false positive rate) te illustreren. Door gevoeligheid uit te zetten tegen 1 - specificiteit over verschillende drempelwaarden, laat de ROC-curve zien hoe goed het model onderscheid maakt tussen klassen. Een curve die dichter bij de linkerbovenhoek ligt, duidt op een nauwkeuriger model. Het gebied onder de ROC-curve (AUC) fungeert als een enkele prestatiemaatstaf: waarden dichter bij 1 wijzen op een betere discriminatie, terwijl waarden rond 0,5 wijzen op een slechte voorspellende kracht, vergelijkbaar met willekeurig raden.
Bij het evalueren van diagnostische tools voor specifieke ziekten is het balanceren van gevoeligheid en specificiteit essentieel om de nauwkeurigheid van een test te bepalen. Gevoeligheid meet het vermogen van de test om personen met de ziekte correct te identificeren, terwijl specificiteit het vermogen meet om personen zonder de ziekte correct uit te sluiten. Het aanpassen van diagnostische drempelwaarden kan deze balans verschuiven, wat invloed heeft op de effectiviteit van de test. De ROC-curve is bijzonder nuttig om te illustreren hoe gevoeligheid en specificiteit veranderen bij verschillende drempelwaarden, en helpt bij het identificeren van de optimale grenswaarde voor classificatie.
Wanneer de voorspellende variabele geen verband houdt met de ziekte, worden gevoeligheid en 1 - specificiteit uitgelijnd langs de diagonale lijn, wat aangeeft dat het model niet beter presteert dan toeval. Echter, wanneer hogere waarden van een voorspellende variabele een groter risico op de ziekte aangeven, zal de ROC-curve boven de diagonaal uitstijgen. Als lagere waarden een groter risico suggereren, kan het model worden aangepast zodat de ROC-curve boven deze lijn uitkomt, wat wijst op een verbeterde discriminatie.
Het gebied onder de ROC-curve kwantificeert het vermogen van de variabele om onderscheid te maken tussen zieke en gezonde toestanden, vergelijkbaar met R² in lineaire regressie, maar dan voor binaire uitkomsten. Door ROC-curves van verschillende classificatiemodellen te vergelijken, wordt hun voorspellende nauwkeurigheid over verschillende drempelwaarden zichtbaar. Dit kan bijvoorbeeld aantonen of bepaalde methoden even effectief zijn bij screenings met hoge specificiteit en laag risico, maar verschillen in precisie voor klinische diagnostiek. Idealiter zou de ROC-curve aanzienlijk moeten afwijken van de diagonaal, omdat een grotere afwijking een nauwkeurigere diagnostische test aangeeft. Een AUC dicht bij 1 weerspiegelt een zeer effectief hulpmiddel, terwijl waarden dicht bij 0,5 een beperkte betrouwbaarheid suggereren.
