Bonjour,
Je ne comprends pas comment lire la courbe ROC.
C’est la courbe qui est censée nous donner la meilleure sensibilité pour séparer les vrais positifs des faux positifs, c’est bien ça ?
Mais comment lire le graph ? Quelle est la valeur que l’on doit en ressortir ?
Bonjour Matthieu,
Une réponse a été apportée sur ce sujet : https://support.datascientest.com/t/2-courbe-roc-seuils-de-classification/1238, qui correspond à une partie de votre question.
Une autre information que le seuil efficace peut cependant peut être tiré de cette courbe ROC, c’est l’efficacité d’un classificateur. Ainsi, en comparant les courbes ROC de plusieurs classificateurs, on peut définir le « meilleur » classificateur général comme étant celui qui a la plus grande air sous la courbe (AUC). Toutefois en pratique, dans des situations plus complexes où les AUC sont proches mais les courbes différentes, on réfléchira en terme de besoin en spécificité et en sensibilité.
J’espère que cela a pu vous aider,
Mounir
Merci pour votre réponse