এআই গ্লসারি

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Aire sous la courbe ROC (AUC)

Métrique unique quantifiant la performance globale d'un classificateur binaire, représentant la probabilité qu'un exemple positif soit mieux classé qu'un exemple négatif.

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Erreur de type I

Faux positif se produisant lorsqu'un modèle rejette incorrectement une hypothèse nulle vraie, menant à des fausses alarmes dans les prédictions.

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Erreur de type II

Faux négatif résultant de l'échec d'un modèle à rejeter une hypothèse nulle fausse, causant des manques de détection importants.

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Analyse d'erreur par classe

Examen détaillé des erreurs de classification spécifiques à chaque classe cible pour identifier les catégories problématiques et guider l'amélioration ciblée.

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Diagramme quantile-quantile (Q-Q)

Outil graphique comparant la distribution des résidus à une distribution théorique, permettant de détecter les écarts par rapport aux hypothèses de normalité.

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Analyse de calibration

Évaluation de la correspondance entre les probabilités prédites par un modèle et les fréquences observées dans les données, cruciale pour les prédictions probabilistes.

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Test de Durbin-Watson

Test statistique détectant l'autocorrélation des résidus dans les séries temporelles, essential pour valider l'indépendance des erreurs.

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Bootstrap pour l'évaluation d'erreur

Méthode de rééchantillonnage générant multiple échantillons pour estimer la distribution des erreurs et calculer des intervalles de confiance robustes.

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Analyse d'erreur locale (LIME)

Technique d'interprétabilité expliquant les prédictions individuelles en créant des modèles locaux simplifiés autour de chaque point de données.