Que signifie "Score de non-conformité"?

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Le score de non-conformité est une mesure utilisée dans les méthodes de prédiction pour évaluer à quel point une observation particulière correspond à un groupe d'observations similaires. Quand on fait des prédictions, on veut souvent savoir à quel point un résultat particulier est probable ou improbable en se basant sur des données précédentes.

En gros, un score de non-conformité nous aide à comprendre à quel point une nouvelle observation est différente de ce qu'on attendait selon les infos passées. Si le score est élevé, ça veut dire que l'observation ne colle pas bien avec les autres. En revanche, un score bas signifie qu'elle s'aligne de près avec ce qu'on a déjà vu.

Ce score joue un rôle clé dans la création d'ensembles de prédiction. En regardant les scores de non-conformité de différentes observations, on peut former des ensembles qui sont plus précis et fiables. Par exemple, dans certaines méthodes, les scores d'observations similaires peuvent être combinés pour améliorer les prédictions globales.

L'idée, c'est que quand beaucoup d'éléments similaires sont d'accord, on peut avoir plus confiance dans nos prédictions. Du coup, le score de non-conformité aide non seulement pour des prédictions individuelles mais soutient aussi l'efficacité globale du processus de prédiction.