Análisis de curvas ROC. Principios básicos y aplicaciones
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El propósito de la presente monografía es mostrar al lector, de manera clara y sencilla, los aspectos fundamentales del análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). En particular, a los profesionales e investigadores interesados en desarrollar una clasificación o diagnóstico y evaluar el rendimiento de uno o más clasificadores, validando e interpretando los resultados de dicha clasificación o diagnóstico. Por ello, el desarrollo de los fundamentos básicos de la teoría de las curvas ROC, se complementa ampliamente con la aplicación práctica, describiendo detalladament...
El propósito de la presente monografía es mostrar al lector, de manera clara y sencilla, los aspectos fundamentales del análisis de curvas ROC (Receiver Operating Characteristic). En particular, a los profesionales e investigadores interesados en desarrollar una clasificación o diagnóstico y evaluar el rendimiento de uno o más clasificadores, validando e interpretando los resultados de dicha clasificación o diagnóstico. Por ello, el desarrollo de los fundamentos básicos de la teoría de las curvas ROC, se complementa ampliamente con la aplicación práctica, describiendo detalladamente los pasos para llevar a cabo la ejecución e interpretación del análisis de curvas ROC mediante programas informáticos, de manera que el lector pueda adaptarlo a su campo de aplicación sin entrar en el desarrollo de fondo de esta metodología. En líneas generales, el análisis de curvas ROC es una técnica estadística de decisión que, a partir de una característica, permite discriminar entre dos grupos o subpoblaciones de una población, proporcionando un criterio de clasificación y una medida de su bondad. El uso de las curvas ROC está muy extendido en la actualidad y juega un papel fundamental en procesos de diagnóstico y clasificación, por ejemplo en detección de señales, psiquiatría, medicina y psicología, y recientemente también en meteorología, inteligencia artificial y economía.
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