Comprendre les courbes ROC dans la classification binaire

ROC signifie Caractéristiques de fonctionnement du récepteur. Il s'agit d'une représentation graphique des performances d'un classificateur binaire, en particulier du compromis entre le taux de vrais positifs (Sensibilité) et le taux de faux positifs (1 - Spécificité). La courbe ROC représente le taux de vrais positifs par rapport au taux de faux positifs à différents seuils.

La courbe ROC peut être utilisée pour comparer les performances de différents classificateurs, ainsi que pour évaluer les performances d'un seul classificateur sur une plage de points de fonctionnement. Il s'agit d'un outil utile pour évaluer les performances des modèles d'apprentissage automatique dans les tâches de classification binaire.