« Classification binaire » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Type de tâche de classification qui prédit l'une des deux classes mutuellement exclusives. Par exemple, un modèle de machine learning qui classe les e-mails en tant que "spam" ou "non spam" est un classificateur binaire.
La classification binaire (ou la classification binomiale) est une transformation de données qui vise à répartir les membres d'un ensemble dans deux groupes disjoints selon que l'élément possède ou non une propriété ou fonctionnalité donnée.


Par exemple, un '''[[modèle d'apprentissage]]''' automatique qui classe les courriers électroniques en tant que « indésirable » ou « légitime ») est une classification binaire.


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== Français ==
== Termes privilégiés ==
'''classification binaire''' 
=== classification binaire===


'''classification binomiale''' 


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


=== binary classification===
[https://ontostats.univ-paris8.fr/omk/s/logicielsStats/item/4803 Source : univ-paris8.fr ]


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{{Modèle:Statistiques}}
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[[Catégorie:Statistiques]]
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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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Dernière version du 23 mars 2024 à 23:16

Définition

La classification binaire (ou la classification binomiale) est une transformation de données qui vise à répartir les membres d'un ensemble dans deux groupes disjoints selon que l'élément possède ou non une propriété ou fonctionnalité donnée.

Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique qui classe les courriers électroniques en tant que « indésirable » ou « légitime ») est une classification binaire.

Français

classification binaire

classification binomiale

Anglais

binary classification

Sources

Source : Google machine learning glossary

Source : univ-paris8.fr


GLOSSAIRE DE LA STATISTIQUE