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ROC (Receiver Operating Characteristic) Curve Analysis

ROC (Receiver Operating Characteristic) curve is a fundamental tool for diagnostic test evaluation It is increasingly used in many fields such as data mining financial credit scoring weather forecasting etc ROC curve plots the true positive rate (sensitivity) of a test versus its false

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ROC CURVE ESTIMATION: AN OVERVIEW

The ROC curve is deﬁned as a plot of Se(c) versus 1−Sp(c) for −∞≤c≤∞ or equivalently as a plot of (2 1) ROC(t) = 1−G F−1(1−t) over t ∈ [01] where F−1(1−t) = inf x ∈ R: F(x) ≥ 1−t The ROC curve is increasing and invariant under any monotone increasing transformation of the variables X and Y Several ROC curve

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Use of ROC curves in clinical and experimental studies

properties using a ROC curve showing that it enabled correct identification in 61 of the patients using a combination of nine covariates It is also possible to use ROC curves to represent ordinal classifications (e g mild moderate severe; stage I-IV; intensity from 0 to 4+) rather than binary

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An introduction to ROC analysis

A receiver operating characteristics (ROC) graph is a technique for visualizing organizing and selecting classifi-ers based on their performance ROC graphs have long been used in signal detection theory to depict the tradeoff between hit rates and false alarm rates of classifiers (Egan 1975; Swets et al 2000)

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La “courbe ROC” vient de l'anglais ROC pour Receiver Operating Characteristic, ou fonction d'efficacité du récepteur en français.
Elle trace l'ensemble des valeurs du couple (1-Specificity, Sensitivity) selon le seuil de classification.
Le False Positive Rate indique le taux d'individus négatifs mal prédits.

Comment tracer la courbe de 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 interpréter l'AUC ?

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).

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.

Receiver Operator Characteristic (ROC) Curve in SPSS

ROC Curves and Area Under the Curve (AUC) Explained

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