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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Dans la classification binaire, les deux classes possibles sont étiquetées «positive» et «négative». Le résultat positif correspond à ce qui est testé. Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être «tumeur». La classe positive d'un classificateur de courrier électronique pourrait être «pourriel».
Dans la '''[[classification binaire]]''', les deux classes possibles sont étiquetées « positive » et « négative ». Le résultat positif correspond à ce qui est testé.
 
À comparer à la classe négative.
 


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Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être « tumeur ». La classe positive d'un classificateur de courrier électronique pourrait être « '''[[pourriel]]''' ».


== Termes privilégiés ==
À comparer à la '''[[classe négative]]'''.
=== classe positive ===


== Français ==
'''classe positive''' 


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


===  positive class ===
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
[[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 30 août 2024 à 17:58

Définition

Dans la classification binaire, les deux classes possibles sont étiquetées « positive » et « négative ». Le résultat positif correspond à ce qui est testé.

Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être « tumeur ». La classe positive d'un classificateur de courrier électronique pourrait être « pourriel ».

À comparer à la classe négative.

Français

classe positive

Anglais

positive class

Sources

Source : Google machine learning glossary