U kontekstu strojnog učenja i teorije detekcije signala, ROC krivulja je grafički prikaz koji ilustrira dijagnostičku sposobnost sustava binarnog klasifikatora dok je njegov prag razlikovanja različit. ROC krivulja se stvara iscrtavanjem prave pozitivne stope (TPR) naspram lažno pozitivne stope (FPR) na različitim postavkama praga.
ROC krivulja je korisna za procjenu performansi binarnog klasifikatora mjerenjem njegove sposobnosti da ispravno klasificira pozitivne i negativne instance. Klasifikator s dobrim performansama imat će ROC krivulju koja je blizu gornjeg lijevog kuta dijagrama, što ukazuje na visok TPR i nizak FPR. Nasuprot tome, klasifikator s lošom izvedbom imat će ROC krivulju koja je blizu dijagonalne linije, što ukazuje na nizak TPR i visok FPR.