Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
L'évaluation des modèles prédictifs est une étape cruciale dans l'analyse prédictive. Cette phase permet de mesurer la performance, la précision et la robustesse des modèles avant leur déploiement en production. Il existe plusieurs méthodes et métriques pour évaluer ces modèles, chacune ayant ses spécificités et ses avantages.
Le taux d'erreur est une mesure simple qui indique la proportion de prédictions incorrectes faites par le modèle. Moins le taux d'erreur est élevé, meilleur est le modèle.
La matrice de confusion est un outil particulièrement utile pour évaluer les modèles de classification. Elle montre les véritables positifs, véritables négatifs, faux positifs et faux négatifs. Cela permet non seulement de voir combien d'erreurs le modèle a faites, mais aussi quel type d'erreurs cellesci sont.
L'AUCROC est une autre méthode pour évaluer les modèles de classification binaire. La courbe ROC trace le taux de vrais positifs contre le taux de faux positifs. Un modèle parfait aurait une AUC de 1, tandis qu'un modèle qui ne fait guère mieux qu'un choix aléatoire aurait une AUC de 0,5.
Pour les modèles de régression, l'erreur quadratique moyenne (MSE) et l'erreur absolue moyenne (MAE) sont des métriques couramment utilisées. Le MSE pénalise davantage les grandes erreurs, tandis que le MAE donne un aperçu plus direct des écarts moyens par rapport aux valeurs réelles.
La validation croisée est une méthode généralement utilisée pour obtenir une estimation plus correcte de la performance du modèle. Le jeu de données est divisé en plusieurs sousgroupes, et le modèle est formé et testé sur différentes combinaisons de ces groupes. Le score final est la moyenne des scores obtenus sur chaque groupe.
Choisir la bonne méthode d'évaluation est essentiel pour garantir la pertinence des résultats du modèle. Chaque méthode offre une perspective différente et peut être plus ou moins adaptée selon le type de modèle et l'objectif de l'analyse.