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== Définition ==
== Définition ==
Dans la classification binaire, les deux classes possibles sont étiquetées «positive» et «négative». Le résultat positif correspond à ce qui est testé. Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être «tumeur». La classe positive d'un classificateur de courrier électronique pourrait être «pourriel».
Dans la [[classification binaire]], les deux classes possibles sont étiquetées « positive » et « négative ». Le résultat positif correspond à ce qui est testé.
 
Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être « tumeur ». La classe positive d'un classificateur de courrier électronique pourrait être « pourriel ».


À comparer à la [[classe négative]].
À comparer à la [[classe négative]].


== Français ==
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''' classe positive '''   
'''classe positive'''   


== Anglais ==
== Anglais ==
''' positive class '''
'''positive class'''


==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 ]
 


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

Version du 16 mars 2024 à 22:41

Définition

Dans la classification binaire, les deux classes possibles sont étiquetées « positive » et « négative ». Le résultat positif correspond à ce qui est testé.

Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être « tumeur ». La classe positive d'un classificateur de courrier électronique pourrait être « pourriel ».

À comparer à la classe négative.

Français

classe positive

Anglais

positive class

Sources

Source : Google machine learning glossary