Que signifie "Score de similarité cosinus"?
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Le score de similarité cosinus, c'est une manière de mesurer à quel point deux trucs sont similaires, même s'ils ne sont pas exactement pareils. Pense à comparer les goûts musicaux de deux potes. Ils peuvent aimer des chansons différentes, mais s'ils kiffent le même genre, tu peux dire qu'ils ont une bonne connexion. Ce score aide de la même manière en regardant la direction de deux points de données, plutôt que leur distance.
Comment ça marche ?
Imagine que t'as deux vecteurs (tu peux les voir comme des flèches pointant dans des directions différentes). Le score de similarité cosinus regarde l'angle entre ces flèches. Si les flèches pointent dans la même direction, elles ont un score élevé (proche de 1). Si elles pointent dans des directions complètement opposées, le score chute (jusqu'à -1). Si elles sont à angle droit l'une par rapport à l'autre, le score est à 0, ce qui veut dire qu'elles n'ont rien à voir—comme un chat et un grille-pain.
Pourquoi c'est utile ?
Dans plein de domaines, que ce soit pour recommander des films ou faire correspondre des termes médicaux, ce score est super utile. Par exemple, quand des textes médicaux ont des termes similaires, le score de similarité cosinus peut aider à identifier quels termes veulent dire la même chose, même s'ils se ressemblent pas ou sonnent différemment. Ça en fait un outil incontournable pour les chercheurs, les médecins et les systèmes d'IA qui veulent trouver des connexions sans se perdre dans une mer de mots.
Un exemple fun
Disons que tu essaies de trouver la garniture de pizza parfaite à recommander. T'as "pepperoni" et "salami". Bien qu'ils soient différents, ils appartiennent tous les deux à la même famille de pizza. Le score de similarité cosinus leur donnerait un score élevé parce qu'ils sont tous les deux délicieux, même si l'un est plus populaire en soirée que l'autre !
En résumé
Le score de similarité cosinus, c'est comme un pote qui sait comment relier les points entre les gens et les idées. Ça aide à trouver des points communs dans les données, ce qui en fait un outil essentiel dans divers domaines, y compris la santé et l'analyse de données. Donc la prochaine fois que tu penses à des garnitures de pizza ou à des préférences musicales, souviens-toi qu'il y a un petit outil malin en coulisses qui aide à garder tout ça aligné !