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==Définition==
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Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.  
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 du ''spam'' (classe négative), alors qu'en réalité c'était bien un courrier indésirable.
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==
==Français==
''' faux négatif '''
'''faux négatif'''


==Anglais==
==Anglais==
'''false negative '''
'''false negative'''
 
 
 


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


[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Apprentissage profond]]

Dernière version du 17 août 2024 à 21:05

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