La courbe ROC représente le taux de vrais positifs (TPR), également appelé puissance, sur l’axe des Y. La courbe ROC représente le taux de faux positifs (FPR), également appelé erreur de type 1, sur l’axe des X. La zone située sous une courbe ROC indique si l’arbre de classification est un bon classificateur.
Interprétation
Pour les arbres de classification, la zone située sous les valeurs de la courbe ROC varie de 0,5 à 1. Lorsqu’un arbre de classification peut parfaitement séparer les classes, la zone située sous la courbe est de 1. Lorsqu’un arbre de classification ne peut pas séparer les classes plus efficacement qu’une affectation aléatoire, la zone située sous la courbe est de 0,5. La ligne pointillée rouge indique le cas d’affectation aléatoire.
Dans cet exemple, les courbes d’apprentissage et de test sont semblables. La zone sous la courbe de test est de 0,820.
