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== Définition ==
== Définition ==
De l'acronyme ROC (''Receiver Operating Characteristic''). Courbe du taux de vrais positifs en fonction du taux de faux positifs à différents seuils de classification. Voir aussi AUC.
De l'acronyme ROC (''Receiver Operating Characteristic''). Courbe du taux de [[rai positif|vrais positifs]] en fonction du taux de [[faux positif|faux positifs]] à différents seuils de [[classification]].


Voir aussi '''[[AUC]], [[Fonction d'efficacité du récepteur]]'''.


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== Français ==
 
'''courbe ROC (caractéristique de fonctionnement d'un récepteur)'''
== Termes privilégiés ==
=== courbe ROC (caractéristique de fonctionnement d'une récepteur)===
 
 
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== Anglais ==
== Anglais ==
'''ROC curve (Receiver Operating Characteristic)'''
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]


=== (receiver operating characteristic)  ROC curve===
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 30 août 2024 à 18:05

Définition

De l'acronyme ROC (Receiver Operating Characteristic). Courbe du taux de vrais positifs en fonction du taux de faux positifs à différents seuils de classification.

Voir aussi AUC, Fonction d'efficacité du récepteur.

Français

courbe ROC (caractéristique de fonctionnement d'un récepteur)

Anglais

ROC curve (Receiver Operating Characteristic)

Sources

Source : Google machine learning glossary