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Erreur de Classement

L'erreur de classement est un terme utilisé en statistiques lorsqu'un modèle de classification classe de façon erronée une observation dans une catégorie à laquelle elle n'appartient pas. Par exemple, supposons que nous réalisons l'apprentissage d'un modèle de classification sur un jeu de données contenant un ensemble d'entrées X regroupées en un certain nombre de catégories, disons A et B. Si le modèle classe une instance de X (c'est-à-dire une observation) disons X1 en A alors qu'elle appartient à la catégorie B, nous disons que le modèle a fait une erreur de classement en affectant X1 à la catégorie A alors qu'elle appartient en fait à la catégorie B. Les erreurs de classement peuvent avoir des causes diverses, notamment des modèles de classification mal conçus, des erreurs déterministes ou aléatoires sur les mesures utilisées pour créer le jeu de données, ou encore l'effet de taille finie des données (plus le jeu de données est petit, plus nous avons de chances de commettre des erreurs de classement).