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== Définition ==
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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]].
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[[Category:Apprentissage profond]]


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


== Français ==
== Français ==
''' courbe ROC (caractéristique de fonctionnement d'une récepteur)'''
'''courbe ROC (caractéristique de fonctionnement d'un récepteur)'''


== Anglais ==
== Anglais ==
''' (receiver operating characteristic) ROC curve'''
'''ROC curve (Receiver Operating Characteristic)'''


==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]


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[[Category:Apprentissage profond]]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]

Dernière version du 21 mars 2024 à 21:03

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