Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Class-balanced Calibration
Stratégie de calibration pondérant les contributions de chaque classe selon leur fréquence inverse, prévenant la domination des classes majoritaires dans l'estimation de calibration.
Cost-sensitive Calibration
Approche intégrant les coûts de misclassification directement dans le processus de calibration, optimisant les probabilités calibrées selon les impacts métier spécifiques au déséquilibre.
Focal Loss Calibration
Méthode de calibration combinant focal loss pour l'entraînement et des techniques post-hoc spécifiques, conçue pour maintenir la calibration sur exemples difficiles des classes minoritaires.
Label Smoothing Calibration
Technique régularisant les étiquettes dures en distributions plus douces pendant l'entraînement, améliorant naturellement la calibration sur classes déséquilibrées par réduction de l'overconfidence.
Distribution Calibration
Extension de la calibration classique visant à aligner non seulement les prédictions marginales mais aussi la distribution jointe prédictions-étiquettes, plus robuste au déséquilibre multi-classe.
Threshold Moving Calibration
Technique ajustant dynamiquement les seuils de décision par classe après calibration, optimisant les métriques spécifiques au déséquilibre comme F1-score ou AUC-PR.