« Classe positive » : différence entre les versions


Aucun résumé des modifications
Aucun résumé des modifications
Balise : Révocation manuelle
 
(14 versions intermédiaires par 2 utilisateurs non affichées)
Ligne 1 : Ligne 1 :
__NOTOC__
== Domaine ==
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Vocabulaire2]]
[[Category:Google2]]
[[Category:Apprentissage profond2]]
[[Category:scotty2]]
<br />
== 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.


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 ».


 
À comparer à la [[classe négative]].
<br />


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


<br />
== Anglais ==
== Anglais ==
'''positive class'''


===  positive class ===
==Sources==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary ]


<br/>
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
<br/>
[[Category:Apprentissage profond]]
<br/>
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
<br/>
<br/>[https://datafranca.org/lexique/classe-positive/        ''Publié : datafranca.org'' ]
<br/>
<br/>
<br/>

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