There is a very important difference between what a ROC curve represents vs that of a PRECISION vs RECALL curve. The ideal point in ROC space is one where the classifier achieves zero, a false positive rate of zero, and a true positive rate of one. The red circle indicates the precision and recall that's achieved when the decision threshold is zero. The curve will end up at the right where recall is equal to one, we predicted all ones, and then precision would just be equal to the number of positives over all the possible labels. So, an AUC of zero represents a very bad classifier, and an AUC of one will represent an optimal classifier. Remember, a ROC curve represents a relation between sensitivity (RECALL) and False Positive Rate (NOT PRECISION). Else, you will need to revisit the course material.
Fortunately, learn has a function that's built in that does all of that, that could compute the precision of recall curve. Similar to the ROC curve, we can plot the precision-recall values for various score thresholds. So you can see that in this particular application there is a general downward trend. Let me know if you feel that something is missing and that it would make sense to add to this post. Unfortunately, Precision and Recall are often in tension. ROC (Receiver Operating Characteristics) You soon learn that you must examine both Precision and Recall.

ROC curves or receiver operating characteristic curves are a very widely used visualization method that illustrate the performance of a binary classifier. Reasonably good classifier will give an ROC curve that is consistently better than random across all decision threshold choices. So far we looked into two examples that have one thing in common: both data sets were perfectly balanced — the same number of positive and negative samples.

It’s when we are working with imbalanced data sets that we need a more sophisticated evaluation metric that allows us to reason clearly about the trade-offs.Each point in the ROC space or PR space represents a specific threshold that changes the confusion matrix (TP, TN, FP, FN) and thus the Recall, Precision, and FPR.There is generally a trade-off between precision and recall, which is determined by the threshold that separates the positive cases from the negative cases — this trade-off is generally discussed with the business decision-makers to make a final decision on where it should sit.Judging by the ROC curve we could be overly optimistic about our classifier — there are several thresholds we can pick from that have performance.
If we are dealing with fraud detection, then optimizing for the PR curve gives the most benefit by flagging fraud without overloading the checks for false positives, whereas if we are dealing with let’s say cancer detection, there’s a high cost on false negatives and thus optimizing over the ROC curve is preferable — Nevertheless, it requires business expertise in order to decide on where should the algorithm stand in the trade-off.Another dummy example follows where we are not able to get a perfect separation through thresholding:The Confusion Matrix as it is is perfectly fine when dealing with balanced data sets. It's basically like flipping a coin.

9 min read. I’m always open to explore the foundations in detail.We start by covering the raw data for these curves: the confusion matrix.

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