« Faux positif » : différence entre les versions


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==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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==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).
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==Français==
==Français==
===faux positif (FP)===
'''faux positif'''


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


===false positive (FP)===
==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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[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary]
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<br />[https://datafranca.org/lexique/faux-positif/ ''Publié : datafranca.org'']
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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