« Classe positive » : différence entre les versions

Dernière version du 16 mars 2024 à 22:42

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

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-== Domaine ==
-[[Category:Vocabulaire]]Vocabulaire<br />
-[[Category:Google]]Google<br />
-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
-<br />
 == Définition ==
-Dans la classification binaire, les deux classes possibles sont étiquetées "positive" et "négative". Le résultat positif correspond à ce qui est testé. (Certes, les deux résultats sont testés simultanément, mais mettons cette considération de côté.) Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être "tumeur". La classe positive d'un classificateur d'e-mail pourrait être "spam".
+Dans la [[classification binaire]], les deux classes possibles sont étiquetées « positive » et « négative ». Le résultat positif correspond à ce qui est testé.
-À comparer à la classe négative.
+Par exemple, la classe positive d'un test médical pourrait être « tumeur ». La classe positive d'un classificateur de courrier électronique pourrait être « pourriel ».
-<br />
+À comparer à la [[classe négative]].
-== Termes privilégiés ==
-=== classe positive ===
+== Français ==
+'''classe positive'''
-<br />
 == Anglais ==
+'''positive class'''
-===  positive class ===
+==Sources==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
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+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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+[[Category:Apprentissage profond]]
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-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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