« Intégrité des données » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Proportion de prédictions correctes d'un modèle de classification. <br />
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Dans la classification à classes multiples, la justesse est définie comme suit : '''IMAGE''' <br />
Dans la classification à classes multiples, la justesse est définie comme suit : <br />
Dans la classification binaire, la justesse est définie ainsi :'''IMAGE'''<br />
[[File:Juste1.jpg]]<br />
Dans la classification binaire, la justesse est définie ainsi :<br />
[[File:Just2.jpg]]<br />
Voir aussi vrai positif et vrai négatif<br />
Voir aussi vrai positif et vrai négatif<br />



Version du 4 octobre 2018 à 12:16

Domaine


Définition

Proportion de prédictions correctes d'un modèle de classification.
Dans la classification à classes multiples, la justesse est définie comme suit :
Juste1.jpg
Dans la classification binaire, la justesse est définie ainsi :
Just2.jpg
Voir aussi vrai positif et vrai négatif




Termes privilégiés

justesse

exactitude



Anglais

accuracy




Source: Google machine learning glossary