Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Une matrice de confusion est un outil essentiel pour évaluer les performances d'un modèle de Machine Learning, en particulier pour les problèmes de classification. Elle permet de visualiser les prédictions faites par le modèle en les comparant aux valeurs réelles. Cette technique est non seulement utile pour comprendre la qualité des prédictions, mais aussi pour identifier des classes potentiellement mal prédites.
La matrice de confusion est généralement sous la forme d'une table à deux dimensions où les lignes représentent les classes réelles et les colonnes les classes prédites. Les quatre principaux éléments d'une matrice de confusion pour un problème binaire sont :
En utilisant ces quatre éléments, on peut dériver diverses métriques de performance comme :
(VP + VN) / (VP + FP + FN + VN)
, elle mesure la proportion de prédictions correctes du modèle.VP / (VP + FP)
, elle indique la proportion de vraies instances positives parmi celles prédites comme positives.VP / (VP + FN)
, il mesure la capacité du modèle à identifier toutes les instances positives.2 (Precision Recall) / (Precision + Recall)
.La compréhension de la matrice de confusion permet d'aller audelà de la simple précision en offrant une vision plus détaillée de la performance du modèle en termes de ses capacités et de ses limitations. On peut ainsi améliorer son modèle en identifiant les erreurs les plus fréquentes et en ajustant les hyperparamètres ou en changeant d'algorithme.
Pour générer et interpréter une matrice de confusion, les bibliothèques de Python comme scikitlearn facilitent la tâche avec des fonctions intégrées. Par exemple, confusionmatrix(ytrue, ypred)
permet de créer facilement une matrice de confusion à partir des étiquettes réelles et prédites.
La matrice de confusion est un puissant outil d'évaluation pour les modèles de classification. Elle offre une vue détaillée des prédictions et aide à identifier les axes d'amélioration, permettant ainsi aux data scientists d'affiner et d'améliorer leurs modèles de Machine Learning.