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El Área bajo la curva (AUC) es una métrica fundamental en aprendizaje automático utilizada para evaluar el rendimiento de modelos de clasificación binaria. Cuantifica la capacidad global de un modelo para distinguir entre clases positivas y negativas calculando el área bajo la curva Receiver Operating Characteristic (ROC).
Una curva Característica Operativa del Receptor (ROC) es una representación gráfica utilizada para evaluar el rendimiento de un sistema clasificador binario a medida que varía su umbral de discriminación. Originada en la teoría de detección de señales durante la Segunda Guerra Mundial, las curvas ROC son ahora esenciales en el aprendizaje automático, la medicina y la IA para la evaluación de modelos.
