« Frontière de décision » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
m (Remplacement de texte : « Category:Termino 2019 » par «  »)
 
(33 versions intermédiaires par 5 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Frontière entre les classes apprises par un modèle de '''[[classification binaire]]''' ou '''[[Classification à classes multiples|multi-classes]]'''.
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
<br />


''Texte en italique''== Définition ==
==Français==
Séparateur entre les classes apprises par un modèle dans une classe binaire ou dans les problèmes de classification à classes multiples. Par exemple, dans l'image suivante représentant un problème de classification binaire, la frontière de décision est la limite entre la classe orange et la classe bleue :
'''frontière de décision''' 


[[ file:Decision_boundary.png ]]
==Anglais==
'''decision boundary'''


<br />
==Sources==


== Termes privilégiés ==
Source : Géron, Aurélien (2017) ''Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets'', Paris, Dunod, 256 pages.
=== frontière de décision <small>n.f.</small> ===


[https://developers.google.com/machine-learning/crash-course/glossary?hl=fr#o  Source : Google, ''Glossaire du machine learning''.]


<br />
[[Utilisateur:Patrickdrouin  | Source : Termino]]


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

Dernière version du 11 octobre 2024 à 08:32

Définition

Frontière entre les classes apprises par un modèle de classification binaire ou multi-classes.

Français

frontière de décision

Anglais

decision boundary

Sources

Source : Géron, Aurélien (2017) Machine Learning avec Scikit-Learn - Mise en oeuvre et cas concrets, Paris, Dunod, 256 pages.

Source : Google, Glossaire du machine learning.

Source : Termino