« Étiquette » : différence entre les versions


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== Définition ==
== Définition ==
Dans l'apprentissage supervisé, «réponse» ou «résultat» d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins une caractéristique et d'une étiquette. Par exemple, les caractéristiques d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de courrier non sollicité, les caractéristiques pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement «non sollicité» ou «légitime».
Dans l'apprentissage supervisé, «réponse» ou «résultat» d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins un attribut et d'une étiquette. Par exemple, les attributs d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de courrier non sollicité, les attributs pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement «non sollicité» ou «légitime».


== Français ==
== Français ==
''' étiquette '''   
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'''cible'''
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Version du 18 août 2022 à 16:19

Définition

Dans l'apprentissage supervisé, «réponse» ou «résultat» d'un exemple. Chaque exemple d'un ensemble de données étiqueté se compose d'au moins un attribut et d'une étiquette. Par exemple, les attributs d'un ensemble de données sur des logements pourraient inclure le nombre de chambres, le nombre de salles de bain et l'âge du logement; et l'étiquette pourrait être le prix du logement. Dans un ensemble de données de détection de courrier non sollicité, les attributs pourraient être l'objet, l'expéditeur et le message lui-même, et l'étiquette serait probablement «non sollicité» ou «légitime».

Français

étiquette

annotation

cible

Anglais

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Source: Google machine learning glossary