« Classification à classes multiples » : différence entre les versions


(Page créée avec « __NOTOC__ == Domaine == Category:VocabulaireVocabulaire<br /> Category:GoogleGoogle<br /> Category:Apprentissage profondApprentissage profond<br /> <br /> ==... »)
 
m (Remplacement de texte : « ↵↵==Sources== » par «  ==Sources== »)
 
(22 versions intermédiaires par 5 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
[[Category:Google]]Google<br />
[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
<br />
== Définition ==
== Définition ==
Problèmes de classification qui distingue plus de deux classes. Il existe par exemple environ 128 espèces d'érable. Un modèle les classant serait donc à classes multiples. À l'inverse, un modèle qui répartit les e-mails en seulement deux catégories, spam et non spam, serait un modèle de classification binaire.
'''[[Classification]]''' qui distingue plus de deux classes. Il existe par exemple environ 128 espèces d'érable. Un modèle les classant serait donc à classes multiples. À l'inverse, un modèle qui répartit les courriers électroniques en seulement deux catégories, « pourriel » et « pas un pourriel », serait un modèle de '''[[classification binaire]]'''.
 


<br />
== Français ==
== Termes privilégiés ==
'''classification à classes multiples''' 
=== classification à classes multiples ===


'''classification multinomiale''' 


<br />
== Anglais ==
== Anglais ==
'''multi-class classification'''


===  multi-class classification ===
'''multinomial classification'''
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]


<br/>
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
<br/>
[[Category:Apprentissage profond]]
<br/>
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
<br/>
<br/>
<br/>

Dernière version du 30 août 2024 à 17:51

Définition

Classification qui distingue plus de deux classes. Il existe par exemple environ 128 espèces d'érable. Un modèle les classant serait donc à classes multiples. À l'inverse, un modèle qui répartit les courriers électroniques en seulement deux catégories, « pourriel » et « pas un pourriel », serait un modèle de classification binaire.

Français

classification à classes multiples

classification multinomiale

Anglais

multi-class classification

multinomial classification

Sources

Source : Google machine learning glossary

Récupérée de « https://datafranca.org/wiki/index.php?title=Classification_à_classes_multiples&oldid=108090 »

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