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Veuillez expliquer ce qui est "caractéristique de fonctionnement du récepteur"
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Une courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur, ou courbe ROC, est un tracé graphique qui illustre la capacité de diagnostic d'un système de classificateur binaire car son seuil de discrimination est varié.La méthode a été initialement développée pour les opérateurs de récepteurs radar militaires à partir de 1941, ce qui a conduit à son nom.
La courbe ROC est créée en traçant le véritable taux positif (TPR) par rapport au taux de faux positifs (FPR) à différents paramètres de seuil.Le taux réel positif est également connu sous le nom de sensibilité, de rappel ou de probabilité de détection. [10]Le taux de faux positifs est également connu sous le nom de probabilité de fausse alarme [10] et peut être calculé comme (1 - spécificité).Le ROC peut également être considéré comme un tracé du pouvoir en fonction de l'erreur de type I de la règle de décision (lorsque la performance est calculée à partir d'un échantillon de la population, il peut être considéré comme des estimateurs de ces quantités).La courbe ROC est donc la sensibilité ou le rappel en fonction des retombées.En général, si les distributions de probabilité pour la détection et la fausse alarme sont connues, la courbe ROC peut être générée en traçant la fonction de distribution cumulative (zone sous la distribution de probabilité à partir de



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 au seuil de discrimination) de la probabilité de détection dans l'axe y par rapport à la fonction de distribution cumulative de la probabilité de faux alarme sur l'axe x.
L'analyse ROC fournit des outils pour sélectionner des modèles éventuellement optimaux et pour éliminer les sous-optimaux indépendamment de (et avant de spécifier) le contexte du coût ou la distribution de classe.L'analyse ROC est liée de manière directe et naturelle à l'analyse des coûts / avantages de la prise de décision diagnostique.
La courbe ROC a d'abord été développée par les ingénieurs électriciens et les ingénieurs radar pendant la Seconde Guerre mondiale pour détecter les objets ennemis dans les champs de bataille et a rapidement été introduit à la psychologie pour tenir compte de la détection perceptuelle des stimuli.L'analyse ROC a depuis été utilisée en médecine, radiologie, biométrie, prévision des dangers naturels, [11] météorologie, [12] Évaluation des performances du modèle, [13] et d'autres zones pendant de nombreuses décennies et est de plus en plus utilisée dans l'apprentissage automatique et l'exploration de donnéesrecherche.
Le ROC est également connu comme une courbe de caractéristique de fonctionnement relative, car il s'agit d'une comparaison de deux caractéristiques de fonctionnement (TPR et FPR) à mesure que le critère change. [14]