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__NOTOC__
==Définition==
== Domaine ==
Cas dans lequel le modèle a prédit à tort la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel particulier était un courrier légitime ('''[[classe positive]]'''), alors qu'en réalité c'était un courrier indésirable ('''[[pourriel]]''').
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[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />


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==Français==
'''faux positif'''


== Définition ==
==Anglais==
Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un e-mail particulier était du spam (classe positive), alors qu'en réalité ce n'était pas un courrier indésirable.
'''false positive'''


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


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
== Termes privilégiés ==
[[Category:Apprentissage profond]]
=== faux positif (FP) ===
 
 
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== Anglais ==
 
===  false positive (FP) ===
 
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 17 août 2024 à 20:03

Définition

Cas dans lequel le modèle a prédit à tort la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel particulier était un courrier légitime (classe positive), alors qu'en réalité c'était un courrier indésirable (pourriel).

Français

faux positif

Anglais

false positive

Sources

Source : Google machine learning glossary

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