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La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) évalue la performance d'un modèle de classification en traçant le taux de vrais positifs contre le taux de faux positifs. L'AUC (Area Under the Curve) mesure la surface sous cette courbe. Plus l'AUC est proche de 1, meilleure est la capacité du modèle à distinguer entre les classes.
