« Faux négatif » : différence entre les versions

Version du 2 octobre 2018 à 23:34

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond

Définition

Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.
Par exemple, le modèle a déduit qu'un courrier électronique particulier n'était pas du spam (classe négative), alors que c'était bien en réalité un courrier indésirable.

Termes privilégiés

faux négatif

FN

Anglais

false negative

FN

Source: Google machine learning glossary

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 == Définition ==
 Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative. <br />
-Par exemple, le modèle a déduit qu'un e-mail particulier n'était pas du spam (classe négative), alors que c'était en réalité bien un courrier indésirable.
+Par exemple, le modèle a déduit qu'un courrier électronique particulier n'était pas du ''spam'' (classe négative), alors que c'était bien en réalité  un courrier indésirable.
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« Faux négatif » : différence entre les versions