« Classification à classes multiples » : différence entre les versions


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== Définition ==
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'''[[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]]'''.
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== Définition ==
== Français ==
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 à classes multiples''' 


'''classification multinomiale''' 


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== Anglais ==
'''multi-class classification'''


== Français ==
'''multinomial classification'''
=== classification à classes multiples ===
===classification multinomiale===


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


===  multi-class classification ===
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
===multinomial classification===
[[Category:Apprentissage profond]]
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/classification-a-classes-multiples/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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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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Contributeurs: Evan Brach, Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche