Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
L'évaluation des modèles de classification est une étape cruciale dans le développement de systèmes intelligents. Elle nous permet de déterminer la performance du modèle et de comprendre dans quelle mesure il répond à nos attentes. Différentes métriques sont utilisées pour cette évaluation.
L'exactitude est l'une des métriques les plus intuitives. Elle mesure le pourcentage total de prédictions correctes. Formellement, elle est définie comme le ratio du nombre de prédictions correctes sur le nombre total de prédictions effectuées. Cependant, elle peut être trompeuse dans des ensembles de données déséquilibrés car un modèle peut avoir une haute exactitude simplement en prédisant toujours la classe majoritaire.
La précision est une métrique particulièrement utile lorsque le coût des fausses alertes est élevé. Elle se définit comme le ratio des vrais positifs (TP) sur la somme des vrais positifs et des faux positifs (FP). En d'autres termes, elle nous dit combien des prédictions positives étaient correctes. Une haute précision signifie une faible proportion de faux positifs.
Le rappel, ou sensibilité, mesure la capacité d'un modèle à identifier toutes les instances positives. C'est le ratio des vrais positifs (TP) sur la somme des vrais positifs et des faux négatifs (FN). Un rappel élevé signifie que le modèle a identifié la plupart des véritables instances positives, réduisant ainsi les faux négatifs.
Le score F1 est une métrique composite qui prend en compte à la fois la précision et le rappel. Il est défini comme la moyenne harmonique de la précision et du rappel. Le score F1 est particulièrement utile lorsque les classes sont déséquilibrées, car il fournit un équilibre entre la capacité du modèle à prédire les classes positives et à éviter les fausses prédictions positives. La formule est : [ \text{Score F1} = 2 \times \left( \frac{\text{Précision} \times \text{Rappel}}{\text{Précision} + \text{Rappel}} \right) ]
L'utilisation de ces différentes métriques fournit une vision plus complète de la performance d'un modèle de classification. Alors que l'exactitude donne une vue globale, la précision et le rappel fournissent des informations spécifiques sur les types d'erreurs que le modèle commet. Le score F1, quant à lui, propose un compromis équilibré, offrant une mesure unifiée pour des ensembles de données déséquilibrés.