Comment sont déterminés les seuils pour le calcul de ROC-AUC?

Les seuils pour le calcul du ROC-AUC sont des valeurs de seuil de probabilité ou d’évaluation du modèle, à partir desquelles le classificateur décide à quelle classe attribuer un objet.

Pour construire la courbe ROC, les seuils sont choisis dans la plage des valeurs possibles de probabilités prédites (habituellement de 0 à 1). À chaque seuil, on calcule les valeurs du Taux de Vrais Positifs (TPR) et du Taux de Faux Positifs (FPR).

Généralement, les seuils sont formés comme des valeurs uniques de probabilités prédites dans l’ensemble de test, triées par ordre décroissant. Cela permet d’évaluer la qualité de la classification à différents niveaux de sensibilité et de spécificité.

Algorithme approximatif:

1. Obtenir les probabilités prédites pour tous les objets.
2. Trier les valeurs uniques de probabilités.
3. Utiliser chaque valeur comme seuil, en classant les objets avec une probabilité supérieure au seuil comme positifs.
4. Calculer le TPR et le FPR pour chaque seuil.

À partir de ces points, la courbe ROC est tracée, et la surface sous la courbe (AUC) sert de métrique de la qualité du modèle.