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Définition - Que signifie la matrice de confusion?
Une matrice de confusion est un type de construction de table qui joue un rôle spécifique dans l'apprentissage automatique et l'ingénierie associée. Il aide à montrer la prédiction et le rappel dans un système où les valeurs des données de test sont connues.
Techopedia explique Confusion Matrix
En règle générale, une matrice de confusion traite un processus binaire de classification. Le tableau résultant est composé de deux lignes et de deux colonnes, remplies de quatre valeurs - vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs.
Dans la matrice de confusion, un vrai positif existe lorsque l'observation est positive avec une prédiction positive. Un faux positif existe lorsque l'observation est négative, avec une prédiction positive. Un vrai négatif existe lorsque l'observation est négative avec une prédiction négative, et un faux négatif indique une observation positive avec une prédiction négative.
Les équations assorties montrent ensuite comment calculer l'exactitude et la précision d'un projet donné. De nombreux projets de matrice de confusion utiliseront des outils comme Python SciKit ou Numpy ou autres.
