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Séance de cours

Évaluation en PNL

Description

Cette séance de cours couvre le protocole d’évaluation de la PNL, la création d’étalons-or, l’accord inter-annotateurs, le kappa de Cohen, la précision, le rappel et la signification statistique. Il traite de l'importance de séparer les données en formation, validation et ensembles de tests, et l'utilisation de mesures d'évaluation comme la matrice de confusion, F-score, et plus encore.

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Concepts associés (32)

Étalon-or

L’étalon-or (en anglais : Gold Standard) est un système monétaire dans lequel l'unité de compte ou étalon monétaire correspond à un poids fixe d'or. Ce système se caractérise par le fait que les devises voient leur valeur être définie par un poids d'or. Aussi, elles sont toutes convertibles à vue de la monnaie fiduciaire en fonction de leur équivalent en or. Ce système repose sur la libre circulation de l'or. Les taux de change des différentes monnaies sont déterminées par la comparaison de leur poids d'or respectif.

Précision et rappel

vignette|350px|Précision et rappel (« recall »). La précision compte la proportion d'items pertinents parmi les items sélectionnés alors que le rappel compte la proportion d'items pertinents sélectionnés parmi tous les items pertinents sélectionnables. Dans les domaines de la reconnaissance de formes, de la recherche d'information et de la classification automatique, la précision (ou valeur prédictive positive) est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés ; le rappel (ou sensibilité) est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents.

Jeux d'entrainement, de validation et de test

En apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .

Validation croisée

La validation croisée () est, en apprentissage automatique, une méthode d’estimation de fiabilité d’un modèle fondée sur une technique d’échantillonnage. Supposons posséder un modèle statistique avec un ou plusieurs paramètres inconnus, et un ensemble de données d'apprentissage sur lequel on peut apprendre (ou « entraîner ») le modèle. Le processus d'apprentissage optimise les paramètres du modèle afin que celui-ci corresponde le mieux possible aux données d'apprentissage.

Exactitude et précision

vignette|Schéma de l'exactitude et la précision appliquée à des lancers de fléchettes. Dans la mesure d'un ensemble, l'exactitude est la proximité des mesures à une valeur spécifique, tandis que la précision est la proximité des mesures les unes par rapport aux autres. L'exactitude a deux définitions : Plus communément, il s'agit d'une description des erreurs systématiques, une mesure du biais statistique ; une faible précision entraîne une différence entre un résultat et une valeur « vraie ».

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