Que signifie "Score de classification"?

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Le score de classification, c'est une mesure qui permet d'évaluer à quel point un modèle peut identifier différentes catégories ou classes dans des données. En gros, ça aide à comprendre combien un modèle peut distinguer une chose d'une autre. Par exemple, si un modèle regarde des photos d'animaux, le score de classification montre à quel point il est bon pour reconnaître si une photo est d'un chat ou d'un chien.

Un score de classification plus élevé signifie que le modèle est meilleur pour faire des bonnes déductions, alors qu'un score plus bas indique qu'il fait plus d'erreurs. Ce score est important parce qu'il aide à choisir le bon modèle pré-entraîné pour des tâches comme la classification d'images, en s'assurant que le modèle peut bien se débrouiller en regardant de nouvelles images.