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==Définition==
==Définition==
Tableau décrivant les performances (la réussite des prédictions) d'un modèle de classification en regroupant les prévisions en 4 catégories.  
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 positif|Vrais positifs]]: nous avons correctement prédit qu'ils ont du diabète  


* Vrai Négatifs: nous avons correctement prédit qu'ils ne sont pas diabétiques  
* [[vrai négatif|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 positif|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)
* [[faux négatif|Faux négatifs]]: nous avons prédit à tort qu'ils ne sont pas diabétiques (erreur de type II)


==Français==
==Français==
''' matrice de confusion '''
'''matrice de confusion'''


==Anglais==
==Anglais==
 
'''confusion matrix'''
''' confusion matrix '''




==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'']
 


[https://ml-cheatsheet.readthedocs.io/en/latest/glossary.html Source : Ml-cheatsheet, ''Confusion Matrix'']


[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Apprentissage profond]]

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

Source : Google, Machine learning glossary.

Source : Ml-cheatsheet, Confusion Matrix