Description
Comment savoir si un modèle de Machine Learning est performant ? Ce premier chapitre du livre Machine Learning pour Débutants vous accompagne dans la découverte des principales méthodes permettant d'évaluer les performances des modèles de classification et de régression.
Grâce à une approche progressive et accessible, vous apprendrez à interpréter les résultats d'un modèle, à identifier ses erreurs et à choisir les métriques d'évaluation adaptées à chaque problème.
Ce que vous allez apprendre
- Matrice de confusion : comprendre les vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs et faux négatifs.
- Classification : calculer et interpréter l'Accuracy, la Precision, le Recall et le F1-Score.
- Régression : évaluer les prédictions à l'aide du MAE, MSE, RMSE et R².
- ROC et AUC : comprendre et analyser la capacité de discrimination d'un classificateur.
- Choix des métriques : identifier les indicateurs les plus pertinents selon le problème étudié.
Une approche pédagogique et progressive
Chaque notion est présentée à travers des explications simples, des formules mathématiques et des exemples concrets. Des exercices d'application accompagnés de corrigés détaillés vous permettent de vérifier votre compréhension et de consolider vos connaissances.
À qui s'adresse ce chapitre ?
Ce chapitre est destiné aux étudiants en Licence, Master et Doctorat, aux élèves des classes préparatoires, aux ingénieurs, aux enseignants, aux professionnels de santé ainsi qu'à toute personne souhaitant découvrir les fondamentaux du Machine Learning.
Commencez votre apprentissage du Machine Learning en maîtrisant une étape essentielle : l'évaluation des modèles.
