Aire sous la courbe ROC (AUC)

Also known as: AUC (Area Under The ROC Curve) · AUC

Caesar AI Atlas Definition

L’aire sous la courbe ROC (AUC) est une métrique standard de l’industrie pour évaluer les modèles de classification binaire à travers les seuils de décision. Elle mesure la capacité d’un modèle à attribuer des scores plus élevés aux exemples positifs qu’aux exemples négatifs, des valeurs proches de 1 indiquant une discrimination plus forte et des valeurs proches de 0,5 indiquant une faible capacité de classement.

Other Definitions

Aire sous la courbe ROC Source

See AUC (Area under the ROC curve).

Aire sous la courbe ROC Source

Area Under a Curve. An industry-standard metric to evaluate the quality of a binary classification machine learning model. AUC measures the ability of the model to predict a higher score for positive examples than for negative examples. The AUC metric returns a decimal value from 0 to 1. AUC values near 1 indicate an ML model that's highly accurate.

Concept Comparisons

MetricsEvaluation

F1 Score vs Area Under the ROC Curve

A side-by-side comparison of F1 Score and Area Under the ROC Curve. Understand how a threshold-dependent balance of precision and recall differs from ranking discrimination across thresholds.