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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Exemple dans lequel le modèle a prédit correctement la classe négative. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel particulier n'était pas du courrier indésirable, ce qui était bien le cas.
Exemple dans lequel le modèle a prédit correctement la classe négative. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courrier entrant particulier n'était pas du courrier indésirable (''spam'') ce qui était bien le cas.


== Français ==
''' vrai négatif''' 


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== Anglais ==
== Termes privilégiés ==
'''  true negative'''
=== vrai négatif (VN) ===


==Sources==


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


===  true negative (TN)===


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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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Dernière version du 28 janvier 2024 à 13:50

Définition

Exemple dans lequel le modèle a prédit correctement la classe négative. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courrier entrant particulier n'était pas du courrier indésirable (spam) ce qui était bien le cas.

Français

vrai négatif

Anglais

true negative

Sources

Source: Google machine learning glossary

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Contributeurs: Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche