Contenus :

• Transformation des probabilités en classes ;
• Seuil de classification ;
• Classe positive ;
• Matrice de confusion ;
• Vrais positifs ;
• Faux positifs ;
• Vrais négatifs ;
• Faux négatifs ;
• Exactitude ;
• Précision ;
• Rappel ou sensibilité ;
• Spécificité ;
• Score F1 ;
• Valeur prédictive négative ;
• Taux de faux positifs ;
• Taux de faux négatifs ;
• Classes déséquilibrées ;
• Limites de l’exactitude ;
• Effet du seuil ;
• Coûts des erreurs ;
• Courbe ROC ;
• Aire sous la courbe ROC ;
• Courbe précision-rappel ;
• Sélection d’un seuil opérationnel ;
• Comparaison de plusieurs modèles ;
• Analyse des performances par sous-groupe.

Objectifs pédagogiques :

• Construire une matrice de confusion ;
• Calculer les principales métriques ;
• Interpréter les métriques selon le contexte ;
• Identifier les limites de l’exactitude ;
• Analyser l’effet du seuil de classification ;
• Relier les erreurs à leurs coûts opérationnels ;
• Construire et interpréter une courbe ROC ;
• Comparer plusieurs modèles ;
• Sélectionner un seuil adapté au problème ;
• Examiner les performances sur différents groupes.