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L'Aire Sous la Courbe (AUC) est une métrique fondamentale en apprentissage automatique utilisée pour évaluer la performance des modèles de classification binaire. Elle quantifie la capacité globale d'un modèle à distinguer entre les classes positives et négatives en calculant l'aire sous la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic).
Une courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) est une représentation graphique utilisée pour évaluer la performance d'un système de classification binaire en faisant varier le seuil de discrimination. Issue de la théorie de la détection du signal pendant la Seconde Guerre mondiale, la courbe ROC est aujourd'hui essentielle en apprentissage automatique, en médecine et en IA pour l'évaluation des modèles.
