« Perte » : différence entre les versions


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== Définition ==
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Mesure de l'écart entre les prédictions d'un modèle et son étiquette. Ou '''performance''' du modèle.  Pour déterminer cette valeur, un modèle doit définir une fonction de perte. Par exemple, les modèles de régression linéaire utilisent généralement l'erreur quadratique moyenne comme fonction de perte, tandis que les modèles de régression logistiques utilisent la perte logistique.
Mesure de l'écart entre les prédictions d'un modèle et son étiquette. Ou performance du modèle.  Pour déterminer cette valeur, un modèle doit définir une fonction de perte. Par exemple, les modèles de régression linéaire utilisent généralement l'erreur quadratique moyenne comme fonction de perte, tandis que les modèles de régression logistiques utilisent la perte logistique.




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==Français   redirection ( performance du modèle est ajouté)==
''' perte n.f.'''
'''perte n.f.'''
 
'''performance du modèle'''  n.f.




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''' loss '''
'''loss '''


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[https://developers.google.com/machine-learning/glossary/ Source: Google machine learning glossary ]
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Version du 27 mai 2019 à 21:59

Domaine


Définition

Mesure de l'écart entre les prédictions d'un modèle et son étiquette. Ou performance du modèle. Pour déterminer cette valeur, un modèle doit définir une fonction de perte. Par exemple, les modèles de régression linéaire utilisent généralement l'erreur quadratique moyenne comme fonction de perte, tandis que les modèles de régression logistiques utilisent la perte logistique.



Français redirection ( performance du modèle est ajouté)

perte n.f.

performance du modèle n.f.



Anglais

loss




Source: Google machine learning glossary