Que signifie "Matrices de confusion"?
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Une matrice de confusion est un outil utilisé pour évaluer à quel point un modèle d'apprentissage automatique fonctionne bien, surtout dans des tâches où il y a deux catégories ou plus à classer. Ça aide à voir où le modèle fait des bonnes prédictions et où il se trompe.
Structure d'une matrice de confusion
Une matrice de confusion a généralement quatre parties :
- Vrais positifs (VP) : C’est quand le modèle identifie correctement une catégorie.
- Vrais négatifs (VN) : C’est quand le modèle identifie correctement que quelque chose n’appartient pas à une catégorie.
- Faux positifs (FP) : C’est quand le modèle identifie à tort quelque chose comme appartenant à une catégorie alors que ce n'est pas le cas.
- Faux négatifs (FN) : C’est quand le modèle ne reconnaît pas quelque chose qui appartient vraiment à une catégorie.
Utilité d'une matrice de confusion
En regardant la matrice de confusion, on peut comprendre la performance du modèle en détail. Ça aide à identifier des zones spécifiques où le modèle peut être en difficulté. Par exemple, s'il y a beaucoup de faux positifs, ça peut vouloir dire que le modèle a tendance à classer trop facilement quelque chose dans une certaine catégorie. S'il y a beaucoup de faux négatifs, ça peut signifier qu'il rate des éléments importants.
Conclusion
En gros, les matrices de confusion sont super utiles pour améliorer la performance des modèles d'apprentissage automatique et obtenir de meilleurs résultats dans des tâches comme la classification. Elles donnent des aperçus clairs sur ce que le modèle fait bien et où il a besoin de s'améliorer.