« Courbe précision-rappel » : différence entre les versions
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La courbe de précision-rappel est un outil graphique utilisé dans l'apprentissage automatique pour évaluer les performances des modèles de classification. En représentant la précision par rapport au rappel pour différents seuils de décision, la courbe PR met en évidence les compromis entre ces deux mesures, offrant ainsi des informations clés sur la capacité d'un modèle à traiter les instances positives. | La courbe de précision-rappel est un outil graphique utilisé dans l'[[apprentissage automatique]] pour évaluer les performances des [[Modèle de classification|modèles de classification]]. En représentant la [[précision]] par rapport au [[rappel]] pour différents seuils de décision, la courbe PR met en évidence les compromis entre ces deux mesures, offrant ainsi des informations clés sur la capacité d'un modèle à traiter les instances positives. | ||
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Version du 28 janvier 2025 à 15:53
Définition
La courbe de précision-rappel est un outil graphique utilisé dans l'apprentissage automatique pour évaluer les performances des modèles de classification. En représentant la précision par rapport au rappel pour différents seuils de décision, la courbe PR met en évidence les compromis entre ces deux mesures, offrant ainsi des informations clés sur la capacité d'un modèle à traiter les instances positives.
Compléments
La courbe PR est particulièrement efficace pour les ensembles de données déséquilibrés, où les mesures traditionnelles telles que la précision peuvent ne pas fournir une image complète.
Français
courbe de précision-rappel
Anglais
precision-recall curve
Sources
Contributeurs: Claude Coulombe, Patrick Drouin, wiki
