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==Définition==
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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).
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==
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'''faux positif '''
'''faux positif'''


==Anglais==
==Anglais==
'''false positive '''
'''false positive'''


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


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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]

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