Courbe ROC

Courbe ROC

Receiver Operating Characteristic

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La caractéristique de fonctionnement du récepteur ou, en anglais, Receiver Operating Characteristic (dite aussi ROC[1]) est une mesure de la performance d'un classifieur binaire, c'est-à-dire d'un système qui a pour objectif de catégoriser des entités en deux groupes distincts sur la base d'une ou plusieurs de leurs caractéristiques. Graphiquement, on représente souvent la mesure ROC sous la forme d'une courbe qui donne le taux de classifications correctes dans un groupe (dit taux de vrais positifs) en fonction du nombre de classifications incorrectes (taux de faux positifs) pour ce même groupe.

Les courbes ROC furent inventées pendant la Seconde Guerre mondiale pour montrer la séparation entre les signaux radar et le bruit de fond.

Elles sont souvent utilisées en statistiques pour montrer les progrès réalisés grâce à un classifieur binaire lorsque le seuil de discrimination varie. Si le modèle calcule un score s qui prédit une réponse bonne (B) ou mauvaise (M), on prend B(s) et M(s) comme coordonnées pour toutes les valeurs du score s. B(s) représente la sensibilité (le polygone des fréquences cumulées des bonnes réponses) et M(s) représente 1 - la spécificité (le polygone des fréquences cumulées des mauvaises réponses). Cette courbe va de (0, 0) à (1, 1).

La courbe d'un modèle idéal (séparation complète) passe par (0, 1), tandis que la courbe d'un modèle complètement inutile (aucune séparation) est la ligne y = x.

Dans la théorie de la détection du signal, les grandeurs d' et A' mesurent l'aire sous la courbe ROC.

Sommaire

Notes et références de l'article

http://en.wikipedia.org/wiki/Roc_curve

  1. La terminologie anglophone reste la plus couramment employée, y compris dans l'univers scientifique francophone.

Voir aussi

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