« Faux négatif » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte : « ↵<small> » par «  ==Sources== »)
Aucun résumé des modifications
 
(Une version intermédiaire par un autre utilisateur non affichée)
Ligne 1 : Ligne 1 :
==Définition==
==Définition==
Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.  
Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.
Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel entrant n'était pas du ''spam'' (classe négative), alors qu'en réalité c'était bien un courrier indésirable.
Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel entrant n'était pas un "pourriel" ([[classe négative]]), alors qu'en réalité c'était bien un courrier indésirable.


==Français==
==Français==
''' faux négatif '''
'''faux négatif'''


==Anglais==
==Anglais==
'''false negative '''
'''false negative'''
 
 
 


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


[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
[[Category:Apprentissage profond]]
[[Category:Apprentissage profond]]

Dernière version du 18 mars 2024 à 17:45

Définition

Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.

Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel entrant n'était pas un "pourriel" (classe négative), alors qu'en réalité c'était bien un courrier indésirable.

Français

faux négatif

Anglais

false negative

Sources

Source : Google machine learning glossary