Generador de curvas ROC gratis
Crea una curva ROC etiquetada con AUC a partir de texto sencillo
Describe tu clasificador o prueba diagnóstica, el AUC y cualquier umbral o banda de confianza que quieras mostrar, y la IA dibuja una curva ROC limpia y profesional con una línea diagonal de azar, lista para tareas de estadística, evaluación de modelos y artículos de investigación.
Ejemplos de curvas ROC
Haz clic en cualquier ejemplo para cargar su indicación o úsalo como punto de partida para tu propia curva ROC.
¿Qué es una curva ROC?
Una curva ROC (curva característica operativa del receptor) es un gráfico que representa la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) de un clasificador frente a su tasa de falsos positivos (1 − especificidad) en cada umbral de decisión, de modo que puedas ver cómo de bien separa dos clases. Este generador de curvas ROC convierte una descripción de texto en un gráfico limpio y etiquetado: describes tu modelo o prueba diagnóstica, el AUC y cualquier umbral o banda de confianza, y la IA produce una figura con proporciones correctas, ejes titulados, la curva ROC, una línea diagonal de azar y anotaciones opcionales, todo sin hojas de cálculo ni programación.
Por qué usar un generador de curvas ROC
- Las curvas ROC son la forma estándar de resumir y comparar el rendimiento de clasificadores y pruebas diagnósticas en todos los umbrales en aprendizaje automático, estadística y medicina.
- Crear un gráfico ROC con calidad de publicación en R, Python o scikit-learn requiere un trabajo de formato que distrae del análisis.
- Los estudiantes que aprenden sensibilidad, especificidad y AUC los entienden mucho mejor con una curva ROC claramente etiquetada.
- Profesores e investigadores necesitan figuras de ROC y AUC rápidas y presentables para diapositivas, informes de laboratorio y artículos.
- Cambiar los modelos, los umbrales o la banda de confianza y volver a generar es mucho más rápido que editar el código de gráficos a mano.
Cómo hacer una curva ROC
Describe el clasificador o la prueba diagnóstica y su AUC, y nombra los ejes: la tasa de falsos positivos (1 − especificidad) en el eje x y la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) en el eje y. Después añade las características que necesites: una línea diagonal de azar discontinua, varios modelos con una leyenda que enumere cada AUC, un punto de umbral óptimo o una banda de confianza sombreada del 95 %. Genera la curva ROC, comprueba los ejes, el AUC y la forma de la curva, y refina la descripción si algo no queda claro.
Partes de una curva ROC
- Eje x: la tasa de falsos positivos (1 − especificidad), la fracción de negativos marcados erróneamente como positivos.
- Eje y: la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad), la fracción de positivos identificados correctamente.
- Curva ROC: la línea que traza la sensibilidad frente a la tasa de falsos positivos en todos los umbrales de decisión.
- Línea diagonal de azar: la línea discontinua de 45° que marca un clasificador aleatorio sin poder discriminante (AUC = 0,5).
- Valor de AUC: el área bajo la curva ROC, un único número de 0,5 a 1,0 que resume el rendimiento general.
- Umbral óptimo / punto de operación: un punto resaltado en la curva que marca el equilibrio elegido entre sensibilidad y especificidad.
Preguntas frecuentes sobre el generador de curvas ROC
¿Qué es una curva ROC?
Una curva ROC (curva característica operativa del receptor) es un gráfico que muestra cómo de bien un clasificador o una prueba diagnóstica separa dos clases. Representa la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad) frente a la tasa de falsos positivos (1 − especificidad) en cada umbral de decisión, de modo que una curva que se curva hacia la esquina superior izquierda indica un mejor modelo.
¿Qué es el AUC y qué significa?
El AUC es el área bajo la curva ROC, un único número de 0,5 a 1,0 que resume el rendimiento general. Un AUC de 0,5 significa que el modelo no es mejor que el azar (la línea diagonal), mientras que 1,0 significa una separación perfecta. Puede leerse como la probabilidad de que el modelo clasifique un caso positivo aleatorio por encima de un caso negativo aleatorio.
¿Cómo hago una curva ROC en línea?
Describe tu clasificador o prueba diagnóstica, su AUC y qué va en cada eje: la tasa de falsos positivos (1 − especificidad) y la tasa de verdaderos positivos (sensibilidad). Este generador de curvas ROC en línea produce entonces una curva ROC limpia y etiquetada con una línea diagonal de azar, sin necesidad de hojas de cálculo, fórmulas ni programación.
¿Qué significan la sensibilidad y la especificidad?
La sensibilidad (la tasa de verdaderos positivos) es la fracción de positivos reales que la prueba identifica correctamente, mientras que la especificidad es la fracción de negativos reales que descarta correctamente. El eje y de la curva ROC es la sensibilidad y su eje x es la tasa de falsos positivos, que equivale a 1 − especificidad, de modo que la curva muestra el equilibrio entre detectar positivos y evitar falsas alarmas.
¿Es gratis?
Cada generación consume un pequeño número de créditos. Las cuentas nuevas reciben créditos gratuitos, así que puedes crear una curva ROC sin ninguna suscripción.
¿Es adecuado para clase, investigación o informes?
Sí. El generador de curvas ROC produce figuras limpias y etiquetadas, adecuadas para tareas de clase, informes de laboratorio, pósteres y artículos de investigación. Verifica siempre que la curva, el AUC y el punto de umbral coincidan con la salida de tu propio modelo antes de usar la figura en un informe formal.
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