Par construction, l'AUC ne peut pas être négative. … Même si la ligne bleue est en dessous de la courbe du "modèle aléatoire" (la diagonale), elle aura une AUC positive.
Qu'est-ce qu'un mauvais score AUC ?
Analyse statistique
Les résultats de l'aire sous la courbe ROC (AUC) ont été considérés comme excellents pour les valeurs AUC entre 0,9 et 1, bons pour les valeurs AUC entre 0,8 et 0,9, corrects pour les valeurs AUC entre 0,7 et 0,8, médiocre pour les valeurs AUC entre 0,6 et 0,7 et a échoué pour les valeurs AUC entre 0,5 et 0,6.
Qu'est-ce qu'une AUC acceptable ?
ZONE SOUS LA COURBE ROC
En général, une ASC de 0,5 suggère l'absence de discrimination (c'est-à-dire la capacité à diagnostiquer des patients avec et sans la maladie ou l'affection en fonction du test), 0.7 à 0,8 est considéré comme acceptable, 0,8 à 0,9 est considéré comme excellent et plus de 0,9 est considéré comme exceptionnel.
Pourquoi l'AUC est mauvais pour les données déséquilibrées ?
Bien que largement utilisé, le ROC AUC n'est pas sans problèmes. Pour une classification déséquilibrée avec un biais sévère et peu d'exemples de la classe minoritaire, le ROC AUC peut être trompeur. En effet, un petit nombre de prédictions correctes ou incorrectes peut entraîner un changement important dans la courbe ROC ou le score ROC AUC.
L'ASC doit-elle être élevée ou faible ?
L'aire sous la courbe (AUC) est la mesure de la capacité d'un classificateur à distinguer les classes et est utilisée comme un résumé de la courbe ROC. Plus plus l'AUC est élevée, meilleures sont les performances du modèle pour distinguer les classes positives et négatives.
