Que signifie "Métrique de confiance"?

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Un métrique de confiance, c'est un moyen de mesurer à quel point un modèle d'apprentissage automatique est sûr de ses prédictions. Ça nous aide à comprendre la fiabilité des résultats donnés par le modèle.

Dans un domaine d'étude, les métriques de confiance sont utilisées pour estimer combien de moustiques on pourrait trouver dans certaines régions. En regardant les schémas dans les données, la métrique donne une idée de la précision des prédictions.

Un bon métrique de confiance peut montrer le lien entre à quel point une prédiction est éloignée de la réalité et à quel point le modèle est sûr de cette prédiction. Ça permet aux chercheurs de mieux faire confiance aux résultats et de prendre des décisions plus éclairées basées sur les sorties du modèle.

En gros, les métriques de confiance jouent un rôle important pour améliorer la précision et la fiabilité des prédictions faites par les modèles d'apprentissage automatique.