« Faux négatif » : différence entre les versions
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==Définition==
== Domaine ==
Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.
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[[Category:Google]]Google<br />
Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel entrant n'était pas un "pourriel" ('''[[classe négative]]'''), alors qu'en réalité c'était bien un courrier indésirable.
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==Français==
'''faux négatif'''


== Définition ==
==Anglais==
Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative. <br />
'''false negative'''
Par exemple, le modèle a déduit qu'un courrier électronique particulier n'était pas du ''spam'' (classe négative), alors que c'était bien en réalité  un courrier indésirable.


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==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]


== Termes privilégiés ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
=== faux négatif  ===
[[Category:Apprentissage profond]]
=== FN ===
 
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== Anglais ==
 
===  false negative  ===
===FN===
 
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 17 août 2024 à 20:05

Définition

Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.

Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel entrant n'était pas un "pourriel" (classe négative), alors qu'en réalité c'était bien un courrier indésirable.

Français

faux négatif

Anglais

false negative

Sources

Source : Google machine learning glossary

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Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche