Analyse ROC

L'analyse de courbe des caractéristiques d'exploitation du récepteur (ROC) est un moyen utile d'évaluer l'exactitude des prévisions du modèle. Il évalue en traçant la sensibilité par rapport à la (1-spécificité) d'un test de classification (car le seuil varie sur toute une gamme de résultats de test de diagnostic). L'aire complète sous une courbe ROC, ou AUC, formule une statistique importante qui représente la probabilité que la prédiction soit dans le bon ordre lorsqu'une variable de test est observée (pour un sujet sélectionné de manière aléatoire dans le groupe de cas, et pour l'autre sélectionné de manière aléatoire dans le groupe de contrôle). L'analyse ROC prend en charge l'inférence concernant une aire AUC unique et des courbes PR (précision-rappel). Elle propose des options pour comparer deux courbes ROC générées à partir de groupes indépendants ou de sujets appariés.

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