Lors de l'évaluation des performances d'un modèle de classification, plusieurs mesures peuvent être utilisées, mais les trois plus courantes sont la précision, le rappel et le score F1.
Précision :
La précision mesure l'exactitude des prédictions positives faites par le modèle. Elle est calculée comme le rapport entre les prédictions positives vraies et le nombre total de prédictions positives (vrais positifs faux positifs). En termes simples, la précision répond à la question suivante "Parmi tous les éléments que le modèle a prédits comme positifs, combien étaient réellement positifs ?". Une précision élevée signifie que lorsque le modèle prédit quelque chose de positif, il a généralement raison.
Rappel :
Le rappel mesure la capacité du modèle à identifier correctement toutes les instances positives. Il est calculé comme le rapport entre les prédictions de vrais positifs et le nombre total d'instances positives réelles (vrais positifs faux négatifs). En substance, le rappel répond à la question suivante "Sur l'ensemble des éléments positifs réels, combien le modèle a-t-il correctement identifiés ?". Un rappel élevé indique que le modèle peut identifier la plupart des cas positifs.
Score F1 :
Le score F1 est la moyenne harmonique de la précision et du rappel. Il fournit un score unique qui équilibre à la fois la précision et le rappel. Ce score est particulièrement utile lorsque vous souhaitez trouver un équilibre entre la précision et le rappel ou lorsque les classes sont déséquilibrées. Le score F1 est compris entre 0 et 1, une valeur plus élevée indiquant une meilleure performance.
Lors de l'évaluation d'un modèle de classification, il est important de considérer ces mesures ensemble. Par exemple, un modèle ayant une précision élevée mais un faible rappel peut être trop prudent dans ses prédictions positives, tandis qu'un modèle ayant un rappel élevé mais une faible précision peut être trop libéral dans ses prédictions positives. Le score F1 permet de trouver un équilibre entre ces deux mesures.
En outre, en fonction du problème et des exigences spécifiques, d'autres mesures telles que la précision, la spécificité, la courbe ROC (courbe caractéristique de fonctionnement du récepteur) et l'AUC ( aire sous la courbe ROC) pourraient également être utiles pour évaluer les performances du modèle.
