« Faux négatif » : différence entre les versions

Version du 25 mars 2018 à 19:43

Domaine

Vocabulaire
Google
Apprentissage profond

Définition

Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative.
Par exemple, le modèle a déduit qu'un e-mail particulier n'était pas du spam (classe négative), alors que c'était en réalité bien un courrier indésirable.

Termes privilégiés

faux négatif

FN

Anglais

false negative

FN

Source: Google machine learning glossary

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 == Définition ==
-Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative. Par exemple, le modèle a déduit qu'un e-mail particulier n'était pas du spam (classe négative), alors que c'était en réalité bien un courrier indésirable.
+Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe négative. <br />
+Par exemple, le modèle a déduit qu'un e-mail particulier n'était pas du spam (classe négative), alors que c'était en réalité bien un courrier indésirable.
 <br />
 == Termes privilégiés ==
 === faux négatif  ===

« Faux négatif » : différence entre les versions