Koneoppimisen ja signaalintunnistusteorian yhteydessä ROC-käyrä on graafinen kaavio, joka havainnollistaa binääriluokittelujärjestelmän diagnostista kykyä sen erottelukynnyksen vaihtelussa. ROC-käyrä luodaan piirtämällä todellinen positiivinen määrä (TPR) väärän positiivisen määrän (FPR) funktiona eri kynnysasetuksissa.
ROC-käyrä on hyödyllinen binääriluokittimen suorituskyvyn arvioinnissa mittaamalla sen kykyä luokitella oikein positiiviset ja negatiiviset esiintymät. Hyvin toimivalla luokittelijalla on ROC-käyrä, joka on lähellä käyrän vasenta yläkulmaa, mikä osoittaa korkean TPR:n ja alhaisen FPR:n. Toisaalta huonosti toimivan luokittelijan ROC-käyrä on lähellä lävistäjäviivaa, mikä osoittaa alhaisen TPR:n ja korkean FPR:n.