« Intégrité des données » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Proportion de prédictions correctes d'un modèle de classification. <br />
Proportion de prédictions correctes d'un modèle de classification. <br />
Dans la classification à classes multiples, la justesse est définie comme suit :  <br />
[[File:Juste1.jpg]]<br />
Dans la classification binaire, la justesse est définie ainsi :<br />
[[File:Just2.jpg]]<br />
Voir aussi vrai positif et vrai négatif<br />


== Français ==
''' justesse '''
''' exactitude'''




== Anglais ==
'''  accuracy'''


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== Français ==
=== justesse ===
=== exactitude===


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== Anglais ==


===  accuracy===


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/justesse/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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Version du 15 juin 2019 à 21:04

Domaine

Apprentissage profond

Définition

Proportion de prédictions correctes d'un modèle de classification.

Français

justesse exactitude


Anglais

accuracy




Source: Google machine learning glossary

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Contributeurs: Claire Gorjux, Claude Coulombe, Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche, Sihem Kouache