[PDF] courbe roc r

La courbe ROC représente l'évolution de la sensibilité (taux de vrais positifs) en fonction de 1 - spécificité (taux de faux positifs) quand on fait varier le seuil t. C'est une courbe croissante entre le point (0,0) et le point (1, 1) et en principe au-dessus de la première bissectrice.
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  • Comment interpréter la courbe ROC ?

    L'aire sous la courbe ROC (ou Area Under the Curve, AUC) peut être interprétée comme la probabilité que, parmi deux sujets choisis au hasard, un malade et un non-malade, la valeur du marqueur soit plus élevée pour le malade que pour le non-malade.

  • Quand utiliser la courbe ROC ?

    Elle permet la détermination et la comparaison des performances diagnostiques de plusieurs tests à l'aide de l'évaluation des aires sous la courbe.
    Elle est aussi utilisée pour estimer la valeur seuil optimale d'un test en tenant compte des données épidémiologiques et médicoéconomiques de la maladie.

  • Comment calculer la courbe ROC ?

    Une courbe ROC doit forcément commencer par le point de coordonnées (0,0) et terminer par le point de coordonnées (1,1).
    Les points sont ensuite reliés par un segment (segment qui peut être vertical, oblique, ou horizontal).

  • Comment calculer la courbe ROC ?

    L'AUC correspond à la probabilité pour qu'un événement positif soit classé comme positif par le test sur l'étendue des valeurs seuil possibles.
    Pour un modèle idéal, on a AUC=1 (ci-dessus en bleu), pour un modèle aléatoire, on a AUC=0.5 (ci-dessus en rouge).

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pROC: Display and Analyze ROC Curves

03-Sept-2021 CRAN packages ROCR verification or Bioconductor's roc for ROC curves. CRAN packages plyr



Comparing the Areas under Two or More Correlated Receiver

use of a receiver operating characteristic (ROC) curve. dans ce papier une approche non param6trique de l'analyse des aires sous des courbes ROC.



Package WeightedROC

01-Feb-2020 and Area Under the Curve (AUC) for weighted binary classification problems. (weights are example-specific cost values). Suggests ROCR pROC ...



lroc — Compute area under ROC curve and graph the curve

See [R] roc for an overview of these commands. lroc graphs the ROC curve—a graph of sensitivity versus one minus specificity as the cutoff c is varied—and 



TP ozone : Modèle linéaire gaussien binomial

https://www.math.univ-toulouse.fr/~besse/Wikistat/pdf/tp_ozone1_ancova_logit.pdf



Appraising Credit Ratings: Does the CAP Fit Better than the ROC

WP/12/122. IMF Working Paper. FAD. Appraising Credit Ratings: Does the CAP Fit Better than the ROC? Prepared by R. John Irwin and Timothy C. Irwin.



Tutoriel sur les courbes ROC et leur création grâce au site Internet

16-Jun-2020 Diagnostic tests 2: Predictive values. BMJ. 309 102. Bender



PRROC: computing and visualizing precision-recall and receiver

roc.curve and pr.curve of the PRROC R-package to compute the area under Evaluating the resulting object for AUC-ROC in R we get printed the AUC value.



Sensibilité spécificité

http://cedric.cnam.fr/~saporta/Sensibilite_specificiteSTA201.pdf



Nonparametric covariate adjustment for receiver operating

ristiques de fonctionnement du r?cepteur (? ROC ?). Des statistiques telles que l'aire sous la courbe ROC. (? AUC ?) sont utilis?es afin de comparer