V kontekstu strojnega učenja in teorije zaznavanja signalov je krivulja ROC grafični prikaz, ki ponazarja diagnostično sposobnost sistema binarnega klasifikatorja, ko se njegov prag razlikovanja spreminja. Krivulja ROC je ustvarjena z risanjem prave pozitivne stopnje (TPR) proti lažno pozitivne stopnje (FPR) pri različnih nastavitvah praga.
Krivulja ROC je uporabna za ocenjevanje delovanja binarnega klasifikatorja z merjenjem njegove sposobnosti pravilnega razvrščanja pozitivnih in negativnih primerkov. Dobro delujoč klasifikator bo imel krivuljo ROC, ki je blizu zgornjega levega kota ploskve, kar kaže na visok TPR in nizek FPR. Nasprotno pa bo slabo delujoč klasifikator imel krivuljo ROC, ki je blizu diagonalne črte, kar kaže na nizek TPR in visok FPR.