Receiver operating characteristic: differenze tra le versioni
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Nella [[Ricerca operativa|teoria delle decisioni]], le '''curve ROC''' ('''Receiver Operating Characteristic''' o anche note come '''Relative Operating Characteristic'''<ref>http://www.unipr.it/arpa/facvet/annali/2003/49.pdf</ref>) sono degli schemi grafici per un classificatore binario. Lungo i due assi si possono rappresentare la sensibilità e (1-specificità), come ''True Positive Rate'' (vero positivo) e ''False Positive Rate'' (falso positivo). In altre parole, si studiano i rapporti fra allarmi veri (''hit rate'') e falsi allarmi.
Le curve ROC furono utilizzate per la prima volta da alcuni ingegneri elettrici durante la [[seconda guerra mondiale]], che volevano scovare i nemici utilizzando il [[radar]] durante le battaglie. Recentemente invece le curve ROC sono utilizzate anche in [[medicina]],<ref>Lusted, 1971</ref><ref>Erdrich 1981, Henderson, 1993</ref> [[radiologia]],<ref>Goodenough e coll., 1974; Hanley e McNeil, 1982</ref> [[psicologia]], [[veterinaria]]<ref>Greiner, Pfeiffer e Smith, 2000</ref>, [[fisica]] e altri ambiti, come il [[machine learning]] e [[data mining]].
==Concetto basilare==
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