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* Vrais | * [[vrai positif|Vrais positifs]] : nous avons correctement prédit qu'ils ont du diabète | ||
* Vrai | * [[vrai négatif|Vrai négatifs]] : nous avons correctement prédit qu'ils ne sont pas diabétiques | ||
* Faux | * [[faux positif|Faux positifs]] : nous avons prédit à tort qu'ils ont du diabète (erreur de type I) | ||
* Faux | * [[faux négatif|Faux négatifs]] : nous avons prédit à tort qu'ils ne sont pas diabétiques (erreur de type II) | ||
==Français== | ==Français== | ||
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==Anglais== | ==Anglais== | ||
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==Sources== | ==Sources== | ||
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google, ''Machine learning glossary.''] | [https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google, ''Machine learning glossary.''] | ||
[https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/glossary.html Source : Ml-cheatsheet, ''Confusion Matrix''] | |||
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | [[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]] | ||
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Dernière version du 1 avril 2024 à 13:13
Définition
Tableau décrivant les performances (la réussite des prédictions) d'un modèle de classification en regroupant les prévisions en 4 catégories.
- Vrais positifs : nous avons correctement prédit qu'ils ont du diabète
- Vrai négatifs : nous avons correctement prédit qu'ils ne sont pas diabétiques
- Faux positifs : nous avons prédit à tort qu'ils ont du diabète (erreur de type I)
- Faux négatifs : nous avons prédit à tort qu'ils ne sont pas diabétiques (erreur de type II)
Français
matrice de confusion
Anglais
confusion matrix
Sources
Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki
