La courbe ROC trace le taux de vrais positifs en fonction du taux de faux positifs pour tous les seuils possibles. L'AUC, l'aire sous cette courbe, vaut 0,5 pour un classement aléatoire et 1 pour un classement parfait. Elle mesure la capacité à séparer les classes indépendamment du seuil.
Exemple
roc_auc_score(y_test, proba)