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[[Category:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
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==Définition==
==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.
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.

Version du 19 avril 2020 à 09:54

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

perte nom fém.

performance du modèle loc. nom fém.

Anglais

loss


Source: Google, Machine learning glossary.