CURVAS ROC Y AUC

Curvas ROC y AUC es una obra indispensable para entender cómo evaluar la efectividad de los modelos en tareas de clasificación binaria. Este libro explora la construcción y la interpretación de las curvas ROC, destacando su importancia en diversas áreas, como la medicina y el aprendizaje automático. A través de ejemplos prácticos, se explica cómo calcular el área bajo la curva (AUC), evaluar modelos mediante umbrales de decisión y comparar diferentes modelos. Además, se abordan técnicas avanzadas como las curvas ROC ponderadas y multi-clase, así como las herramientas y el software para su implementación. Un recurso clave para quienes buscan perfeccionar su comprensión de las métricas de evaluación en modelos predictivos.

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