Calculateur de courbe ROC

Pour créer une courbe ROC en ligne, il suffit de copier tes données dans le tableau supérieur et de sélectionner un test et une variable d'état.

Ensuite, la courbe ROC s'affichera et tu pourras lire les coordonnées.

Courbe ROC (Receiver Operating Characteristic)

Une courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) est une représentation graphique des performances d'un système de classification binaire lorsque le seuil de discrimination varie. La courbe ROC représente le taux de vrais positifs (sensibilité) par rapport au taux de faux positifs (1-spécificité) pour différents paramètres de seuil.

La courbe ROC est un outil utile pour évaluer les performances d'un classificateur car elle est indépendante de la distribution des classes et fournit une représentation visuelle du compromis entre le taux de vrais positifs et le taux de faux positifs.

L'aire sous la courbe ROC (AUC) est une mesure de performance couramment utilisée pour les problèmes de classification binaire. L'AUC va de 0 à 1, un classificateur parfait ayant une AUC de 1. Un classificateur aléatoire a une AUC de 0,5. Plus l'AUC est proche de 1, plus le classificateur est capable de faire la distinction entre les deux classes.

Dans la pratique, la courbe ROC est souvent utilisée pour sélectionner le seuil optimal d'un classificateur binaire. Par exemple, un classificateur qui privilégie les taux de vrais positifs élevés (sensibilité élevée) aura un seuil défini plus proche de zéro, tandis qu'un classificateur qui privilégie les taux de faux positifs faibles (spécificité élevée) aura un seuil défini plus proche de un.

En conclusion, la courbe ROC est un outil puissant pour évaluer les performances des classificateurs binaires. Elle fournit une représentation visuelle du compromis entre le taux de vrais positifs et le taux de faux positifs, et l'AUC est une mesure de performance utile. De plus, elle est utile pour sélectionner le seuil optimal d'un classificateur binaire.