Outil pour calculer les données statistiques (sensibilité, spécificité, précision, valeur prédictive, etc.) à partir des valeurs vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs appelé matrice de confusion.
Matrice de Confusion - dCode
Catégorie(s) : Traitement de Données
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Matrice de Confusion
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Outil pour calculer les données statistiques (sensibilité, spécificité, précision, valeur prédictive, etc.) à partir des valeurs vrais positifs, vrais négatifs, faux positifs, faux négatifs appelé matrice de confusion.
Réponses aux Questions
Qu'est ce qu'une matrice de confusion ?
Une matrice de confusion, aussi appelée matrice d'erreur, est un tableau de 4 cases comportant 4 valeurs essentielles pour évaluer statistiquement un résultat. Généralement, issu d'une classification et/ou d'un algorithme d'intelligence artificelle.
Les 4 valeurs sont :
- le nombre de vrais positifs (VP ou TP)
- le nombre de faux positifs (FP)
- le nombre de vrai négatifs (VN ou TN)
- le nombre de faux négatifs (FN)
Exemple : TP:99,FP:1,TN:95:FN:5
Comment évaluer une matrice de confusion ?
Les 4 valeurs de la matrice de confusion permettent de calculer 8 autres valeurs d'intérêt statistique :
- le taux de vrais positifs TPR, aussi appelé sensibilité ou rappel TPR = TP / (TP + FN)
- le taux de vrais négatifs FPR, aussi appelé spécificité FPR = TN / (FP + TN)
- la valeur prédictive positive PPV = TP / (TP + FP)
- la valeur prédictive négative NPV = TN / (TN + FN)
- le taux de faux positifs FPR = FP / (FP + TN)
- le taux de faux négatifs FNR = FN / (FN + TP)
- le taux de fausses découvertes FDR = FP / (FP + TP)
- le taux de fausses omissions FOR = FN / (FN + TN)
De plus, des indicateurs complémentaires peuvent êtres utiles comme l'exactitude ou le score F1.
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