Évaluation des classificateurs binaires

Pour ce cours, nous utiliserons une mesure courante pour les algorithmes de classification binaire appelée AUC, ou aire sous la courbe. Dans ce cas, la courbe est la courbe ROC, ou courbe de fonctionnement du récepteur. Les détails relatifs à ce que ces éléments mesurent réellement ne sont pas pertinents pour ce cours. Il est important de noter que, dans le cadre de notre analyse, plus l'AUC est proche de un (1), plus le modèle est performant.

Si vous avez créé un modèle de classification binaire parfait, quelle serait la valeur AUC ?