A curva ROC (Receiver Operating Characteristic) é uma ferramenta utilizada para avaliar o desempenho de modelos de classificação, especialmente em relação a diferentes limiares de decisão. Ela mostra a relação entre a taxa de verdadeiros positivos (sensibilidade) e a taxa de falsos positivos (1 - especificidade) para diferentes limiares. Analisando as opções: a) Avaliar a precisão do modelo com base nas previsões corretas - Isso não é o foco da curva ROC, que se concentra em taxas de verdadeiros e falsos positivos. b) Avaliar o desempenho do modelo para diferentes limiares de classificação - Esta é a definição correta da curva ROC, pois ela permite visualizar como o desempenho do modelo muda com diferentes limiares. c) Comparar o tempo de execução de diferentes modelos - A curva ROC não é usada para isso. d) Visualizar a distribuição dos dados - A curva ROC não serve para visualizar a distribuição dos dados. e) Estimar o número de variáveis necessárias para o modelo - A curva ROC não é utilizada para essa finalidade. Portanto, a alternativa correta é: b) Avaliar o desempenho do modelo para diferentes limiares de classificação.