Una curva ROC (característica operativa del receptor) es un gráfico que ilustra qué tan bien un modelo de IA distingue entre dos categorías, como objetivos de perforación ricos en minerales y objetivos estériles. Esta curva ayuda a evaluar el rendimiento de los modelos DORA.

Al graficar la tasa de verdaderos positivos (Sensibilidad) frente a la tasa de falsos positivos (1 - Especificidad), la curva ROC le ayuda a comprender la precisión del modelo a la hora de predecir sitios de exploración valiosos.

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La curva ROC ayuda a evaluar el equilibrio del modelo entre identificar correctamente objetivos valiosos (verdaderos positivos) y minimizar las predicciones falsas. Una curva cerca de la esquina superior izquierda indica un rendimiento sólido con alta precisión y pocos falsos positivos. Una curva cerca de la diagonal implica que el modelo funciona ligeramente mejor que simplemente adivinar, lo que indica la necesidad de evaluar sus parámetros.

El área bajo la curva (Area under the curve o AUC por sus siglas en inglés) proporciona una puntuación de rendimiento, donde 1,0 es perfecto y 0,5 refleja conjeturas aleatorias.

La curva ROC grafica la tasa de falsos positivos en el eje x y la tasa de verdaderos positivos en el eje y. Cada punto de la curva representa un umbral diferente utilizado por el modelo para predecir los objetivos de perforación. A continuación se explica cómo interpretar los elementos clave:

En pocas palabras, cuanto más cerca esté la curva de la esquina superior izquierda, mejor será el modelo para predecir objetivos valiosos. Si la curva está cerca de la diagonal, el modelo está funcionando mal, lo que sugiere que puede ser necesario volver a entrenar, ajustar umbrales o refinar las características de los datos del modelo para mejorarlo.

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