Aperçu
La matrice de confusion est un outil essentiel pour évaluer les performances des modèles de classification en apprentissage automatique, comme les prédictions de DORA. Elle compare visuellement les prédictions du modèle aux résultats réels, permettant d’évaluer la précision globale et d’identifier les axes d’amélioration.
La matrice se compose de quatre résultats possibles :
Vrai positif (VP) : le modèle prédit correctement un résultat positif.
Vrai négatif (VN) : le modèle prédit correctement un résultat négatif.
Faux positif (FP) : le modèle prédit à tort un résultat positif.
Faux négatif (FN) : le modèle prédit à tort un résultat négatif.
Structure de la matrice
La matrice de confusion est généralement représentée sous forme de grille à quatre quadrants, chacun correspondant à l’un des résultats ci-dessus. Elle fournit un aperçu immédiat de la performance du modèle.
Exemple de sortie dans DORA :
Comment interpréter les résultats :
Comment interpréter la matrice
La matrice de confusion permet d’identifier rapidement les forces et faiblesses du modèle :
Un nombre élevé de vrais positifs et de vrais négatifs indique que le modèle effectue des prédictions fiables.
Un nombre élevé de faux positifs ou de faux négatifs suggère que le modèle rencontre des difficultés à bien classer certaines données.
Grâce à ces indications, vous pouvez ajuster la sélection des variables (features) ou affiner les paramètres du modèle afin de réduire les erreurs et améliorer la précision des prédictions.
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