A.u.c. en machine learning : comprendre enfin cette métrique clé

L’AUC (Area Under the Curve) résume la capacité d’un modèle de classification binaire à séparer deux classes, tous seuils confondus. Cette métrique agrège les performances en une seule valeur scalaire, de 0 à 1. Le problème : beaucoup de praticiens en machine learning s’arrêtent à ce chiffre unique sans questionner ce qu’il masque, notamment sur les jeux de données déséquilibrés …

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