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A Área Sob a Curva (AUC) é uma métrica fundamental em aprendizado de máquina usada para avaliar o desempenho de modelos de classificação binária. Ela quantifica a capacidade geral de um modelo em distinguir entre classes positivas e negativas, calculando a área sob a Curva Característica de Operação do Receptor (ROC).
Uma Curva Característica de Operação do Receptor (ROC) é uma representação gráfica usada para avaliar o desempenho de um sistema classificador binário à medida que seu limiar de discriminação é alterado. Originadas na teoria de detecção de sinais durante a Segunda Guerra Mundial, as curvas ROC são agora essenciais em aprendizado de máquina, medicina e IA para avaliação de modelos.
