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Concept
Courbe ROC
Résumé
La fonction d’efficacité du récepteur, plus fréquemment désignée sous le terme « courbe ROC » (de l’anglais receiver operating characteristic, pour « caractéristique de fonctionnement du récepteur ») dite aussi caractéristique de performance (d'un test) ou courbe sensibilité/spécificité, est une mesure de la performance d'un classificateur binaire, c'est-à-dire d'un système qui a pour objectif de catégoriser des éléments en deux groupes distincts sur la base d'une ou plusieurs des caractéristiques de chacun de ces éléments. Graphiquement, on représente souvent la mesure ROC sous la forme d'une courbe qui donne le taux de vrais positifs (fraction des positifs qui sont effectivement détectés) en fonction du taux de faux positifs (fraction des négatifs qui sont incorrectement détectés).
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 classificateur binaire lorsque le seuil de discrimination varie. Si le modèle calcule un score s qui est comparé au seuil S pour prédire la classe ([s ≥ S] = positif et [s < S] = négatif, généralement), et qu’on compare ensuite avec les classes positif et négatif réelles, la sensibilité est donnée par le taux de positifs réels classés positifs, et l’antispécificité (1 moins la spécificité) par le taux de négatifs réels classés positifs. On met l’antispécificité en abscisse et la sensibilité en ordonnée pour former la courbe ROC. Chaque valeur de S fournit un point de la courbe, qui croit (non-strictement) de (0, 0) à (1, 1).
En (0, 0) le classificateur classe tout négatif : il n’y a aucun faux positif, mais également aucun vrai positif. Les proportions de vrais et faux négatifs dépendent de la population sous-jacente.
En (1, 1) le classificateur classe tout positif : il n’y a aucun vrai négatif, mais également aucun faux négatif. Les proportions de vrais et faux positifs dépendent de la population sous-jacente.
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Proximité ontologique
Concepts associés (16)
Prévalence
En épidémiologie, la prévalence est le rapport entre l'ensemble des cas présents ou passés d'un évènement ou d'une maladie et l'ensemble de la population exposée, à une date donnée. Ce rapport représente la proportion de personnes concernées par le phénomène et n'a pas d'unité. Prévalence et taux de prévalence sont deux termes équivalents. La prévalence est exprimée en pourcentage, en taux pour une population donnée, par exemple 100 000 individus (mais tout autre nombre est possible et doit être précisé).
Sensibilité et spécificité
En statistique, la sensibilité (ou sélectivité) d'un test mesure sa capacité à donner un résultat positif lorsqu'une hypothèse est vérifiée. Elle s'oppose à la spécificité, qui mesure la capacité d'un test à donner un résultat négatif lorsque l'hypothèse n'est pas vérifiée. Ces notions sont d'une importance majeure en épidémiologie et en , notamment au travers des courbes ROC. Cet article présente ces notions dans le cadre de l'application en épidémiologie.
Matrice de confusion
En apprentissage automatique supervisé, la matrice de confusion est une matrice qui mesure la qualité d'un système de classification. Chaque ligne correspond à une classe réelle, chaque colonne correspond à une classe estimée. La cellule ligne L, colonne C contient le nombre d'éléments de la classe réelle L qui ont été estimés comme appartenant à la classe C. Attention il y a parfois interversion des axes de la matrice en fonction des auteurs.