3)

A curva ROC (receiver operating characteristics) é uma ferramenta muito utilizada para avaliar

classificadores binários. Uma forma de representar a performance do modelo de forma numérica

é medir a área sob a curva ROC.

Considerando as características da curva ROC, analise as afirmativas a seguir:

I. A curva ROC coloca em um gráfico a taxa de verdadeiros positivos versus a taxa de

falsos positivos.

II. O valor máximo da área sob a curva ROC é 1. Este valor representa um classificador

perfeito.

III. Um classificador puramente aleatório terá a área sob a curva ROC igual a 0.5

Considerando o contexto apresentado, é correto o que se afirma em:

Alternativas:

• a)
• I, II e III
• b)
• I, apenas
• c)
• II, apenas
• d)
• II e III, apenas
• e)
• I e II, apenas