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==Définition==
==Définition==
Cas dans lequel le modèle a prédit à tort la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel particulier était un courrier légitime (classe positive), alors qu'en réalité c'était un courrier indésirable (pourriel).
Cas dans lequel le modèle a prédit à tort la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel particulier était un courrier légitime (classe positive), alors qu'en réalité c'était un courrier indésirable (pourriel).
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==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:Apprentissage profond]]

Dernière version du 7 mars 2024 à 22:03

Définition

Cas dans lequel le modèle a prédit à tort la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel particulier était un courrier légitime (classe positive), alors qu'en réalité c'était un courrier indésirable (pourriel).

Français

faux positif

Anglais

false positive


Sources

Source : Google machine learning glossary