Courbes ROC

[Rhomolium]

Bonsoir,

est-il possible que quelqu’un m’explique les courbes ROC ? (Car je suis un peu perdus lors des qcms)

Bonne soirée.

[Romagnésium]

Bonsoir, 

 

Je vais essayer de te répondre simplement n'hésite pas à me dire si c'est pas clair! 

 

Une courbe de ROC est un outil utilisé pour évaluer la performance d'un modèle ou d'un test. 

L'axe des x correspond au taux de faux positif tandis que l'axe y correspond au taux de vrais positifs. Ici, ce qui nous intéresse, c'est l'air sous la courbe. Elle nous permet de quantifier la performance globale du modèle. Donc, une air sous la courbe de 1 correspond à un modèle/test parfait, tandis que une aire sous la courbe de 0,5 correspond à un test qui n'est pas plus efficace qu'un tirage au sort. 

Donc concrètement, plus l'aire sous la courbe est grande, plus le test est performant 

 

Donc par exemple, dans le graphique joint, le test A est plus performant que les test B et C.

 

Bon courage pour tes révisions ! 

[Rhomolium]

Merci c’est plus clair dans ma tête, mais il y a quelque chose que j’arrive par trop à comprendre : c’est avec le seuil quand on nous qu’on le diminue et que ça augmente qq’chose (je crois que ma question n’est pas très clair) 

[Romagnésium]

Alors j'avoue que j'ai pas trop compris ta question, si par hasard tu arrives à trouver la partie du cours où ils en parlent ce serait plus simple, tu aurais la diapo où il en a parlé? 

 

Mercii !

[Rhomolium]

Alors ma question c’est plus sur des qcm d’épreuves classantes que j’ai pas bien compris

C’est le qcm 6 de 2021-2022 item E qui pose problème (dsl j’arrive pas à insérer de photos depuis ma tablette)

[Algernon]

Salut @Rhomolium ! Je vais essayer de t'expliquer cet item :)

 

L'item E : si on diminue la valeur du seuil de positivité du marqueur KS pour diagnostiquer la présence d'une lésion cancéreuse, alors la sensibilité du marqueur KS va augmenter. 

 

La valeur seuil va être choisie de sorte à maximiser la sensibilité (avoir le moins de faux négatifs) et la spécificité (avoir le moins de faux positifs). 

 

Imaginons : on choisi la valeur seuil = 0,20 ça veut dire que : 

            -> si le patient a une valeur < 0,20 alors il est sain 

            -> si le patient a une valeur > 0,20 alors il est malade 

 

Mais :

     -> une personne peut très bien avoir une valeur inférieure au seuil et être malade : elle est donc un faux négatif 

     -> une personne peut très bien avoir une valeur supérieure au seuil et être saine : elle est donc un faux positif 

 

Donc si on veut augmenter la sensibilité et donc diminuer notre nombre de faux négatifs, nous voulons inclure un maximum de personnes et c'est possible en diminuant la valeur de notre seuil 

 

=> l'item est donc vrai 

            

J'espère avoir pu t'aider, n'hésite pas si c'est toujours pas clair ou si tu as d'autres questions :)  

[Lucieférase]

Je suis parfaitement d’accord avec les explications qui ont été données par @Romagnésium et @Algernon, elles ont très bien résumé ce qu’il y a à savoir sur les courbes ROC :)

Si jamais tu as d’autres questions n’hésite pas à les poser !

[Rhomolium]

@Algernon merci je comprends mieux maintenant, bonne journée.