受信者操作特性
陽性者を正しく陽性として捕捉する率を敏感度 (sensitivity) または単に感度、陰性者を正しく陰性と判断する率を特異度 (specificity) と呼ぶ。また 1−特異度(=陰性者のうち偽陽性になる率)を偽陽性率と呼ぶ。
横軸に偽陽性率、縦軸に敏感度をプロットし、しきい値を媒介変数として大から小へと変化させると、右図下のような曲線が描かれる。これをROC曲線と呼ぶ。はじめは敏感度が上がり、遅れて偽陽性度が上がる。最終的には敏感度も偽陽性度も100%になる。
検査が有効ならば、この曲線は45度の線から左上に離れる。離れれば離れるほど、検査として有効である。
ROC曲線の下の面積を AUC (Area Under the Curve) と呼び、分類モデルの評価指標として用いられる。AUC が 1 のときが最良であり、ランダムで全く無効なモデルでは 0.5 となる。AUC は C統計量 (c-statistic) と等しい。