« Faux négatif » : différence entre les versions


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==Domaine==
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==Définition==
==Définition==
Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative. <br />
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.
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==Français==
==Français==
''' faux négatif '''
'''faux négatif'''
''' FN '''
 
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==Anglais==
==Anglais==
'''false negative'''


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


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
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<br />[https://datafranca.org/lexique/faux-negatif/ ''Publié : datafranca.org'']
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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