« Faux positif » : différence entre les versions

Version du 10 mai 2019 à 21:46

Domaine

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 (FP)

Anglais

false positive (FP)

Source: Google machine learning glossary

Publié : datafranca.org

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 ==Définition==
-Exemple 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 ce n'en était pas un.
+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==

« Faux positif » : différence entre les versions