« Faux positif » : différence entre les versions


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==Définition==
== Domaine ==
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).
[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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[[Category:scotty2]]


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==Français==
'''faux positif '''


== Définition ==
==Anglais==
Exemple dans lequel le modèle a prédit à tort la classe positive. Par exemple, le modèle a déduit qu'un courriel particulier était un courrier indésirable (classe positive), alors qu'en réalité ce n'en était pas un.
'''false positive '''




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==Sources==
== Français ==
[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source : Google machine learning glossary]
=== faux positif (FP) ===




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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
== Anglais ==
[[Category:Apprentissage profond]]
 
===  false positive (FP) ===
 
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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/  Source: Google machine learning glossary ]
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<br/>[https://datafranca.org/lexique/faux-positif/        ''Publié : datafranca.org'' ]
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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

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Contributeurs: Claire Gorjux, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche