Que signifie "Métriques de divergence"?
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Les métriques de divergence sont des outils pour mesurer à quel point deux ensembles de données sont différents. Elles nous aident à comprendre la différence entre ce qu'on s'attend à voir et ce qu'on observe vraiment.
Pourquoi c'est important
Dans plein de domaines, surtout en stats et en apprentissage machine, savoir à quel point les ensembles de données diffèrent peut guider les décisions. Par exemple, si un modèle fait des prédictions, on veut savoir à quel point ces prédictions se rapprochent des résultats réels. Cette proximité peut nous informer sur la performance du modèle.
Types communs
Il existe plusieurs types de métriques de divergence, chacune ayant ses propres objectifs. Certaines se concentrent sur la façon dont un modèle couvre différentes possibilités, tandis que d'autres mettent l'accent sur la façon dont il correspond à l'issue attendue.
Applications
Les métriques de divergence sont utiles dans plein de situations, comme améliorer des modèles d'apprentissage machine, tester des hypothèses et analyser des données. En utilisant ces métriques, les scientifiques et les chercheurs peuvent faire des ajustements informés et améliorer leurs résultats.