В контекста на теорията за машинно обучение и откриване на сигнал ROC кривата е графичен график, който илюстрира диагностичната способност на двоична класификаторна система, тъй като нейният праг на дискриминация варира. ROC кривата се създава чрез начертаване на истинската положителна честота (TPR) срещу фалшиво положителна честота (FPR) при различни настройки на прага.
ROC кривата е полезна за оценка на производителността на двоичен класификатор чрез измерване на способността му да класифицира правилно положителни и отрицателни случаи. Един добре работещ класификатор ще има ROC крива, която е близо до горния ляв ъгъл на диаграмата, което показва висок TPR и нисък FPR. Обратно, класификатор с лошо представяне ще има ROC крива, която е близо до диагоналната линия, което показва нисък TPR и висок FPR.