« Classification à classes multiples » : différence entre les versions

Dernière version du 23 mars 2024 à 23:16

Définition

Classification qui distingue plus de deux classes. Il existe par exemple environ 128 espèces d'érable. Un modèle les classant serait donc à classes multiples. À l'inverse, un modèle qui répartit les courriers électroniques en seulement deux catégories, « pourriel » et « pas un pourriel », serait un modèle de classification binaire.

Français

classification à classes multiples

classification multinomiale

Anglais

multi-class classification

multinomial classification

Sources

Source : Google machine learning glossary

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-[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
-<!-- Vocabulaire -->
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-[[Category:Apprentissage profond]]Apprentissage profond<br />
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 == Définition ==
-Classification qui distingue plus de deux classes. Il existe par exemple environ 128 espèces d'érable. Un modèle les classant serait donc à classes multiples. À l'inverse, un modèle qui répartit les courriers électroniques en seulement deux catégories, «pourriel» et «pas un pourriel», serait un modèle de classification binaire.
+'''[[Classification]]''' qui distingue plus de deux classes. Il existe par exemple environ 128 espèces d'érable. Un modèle les classant serait donc à classes multiples. À l'inverse, un modèle qui répartit les courriers électroniques en seulement deux catégories, « pourriel » et « pas un pourriel », serait un modèle de '''[[classification binaire]]'''.
 == Français ==
-''' classification à classes multiples '''
+'''classification à classes multiples'''
-'''classification multinomiale'''
+'''classification multinomiale'''
 == Anglais ==
-'''  multi-class classification '''
+'''multi-class classification'''
 '''multinomial classification'''
+==Sources==
+[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source : Google machine learning glossary ]
+[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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+[[Category:Apprentissage profond]]
-[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]