Calculer des mesures à partir de la matrice de confusion
La matrice de confusion d'un modèle de classification binaire dresse le nombre de prédictions justes et erronées obtenues sur l'ensemble de test et sert à évaluer la performance de votre modèle.
Supposons que vous avez entraîné un modèle de classification qui prédit si des clients vont annuler leur service auprès d'une entreprise de télécommunications, et que vous avez obtenu la matrice de confusion suivante sur votre ensemble de test. Ici, yes représente la classe positive, tandis que no représente la classe négative.
Choisissez l'énoncé vrai parmi les options ci-dessous.
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Modélisation avec tidymodels en R
Exercice interactif pratique
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