Cette commande est disponible avec le Module d'analyse prédictive. Cliquez ici pour plus d'informations sur l'activation du module.
La courbe ROC représente le taux de vrais positifs (TPR), également appelé puissance, sur l'axe Y. La courbe ROC représente le taux de faux positifs (FPR), également appelé erreur de type 1, sur l'axe X. L'aire sous une courbe ROC indique si le modèle est un bon classificateur.
L'aire sous la courbe de test est de 0,91 environ. Comparez les résultats d'apprentissage et de test pour voir s'il existe des problèmes de surajustement avec le modèle de l'ensemble de données d'apprentissage.