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.