Rappel
La part des cas réellement positifs que le modèle reconnaît correctement comme positifs.
Combien de cas pertinents sont reconnus ?
Le rappel mesure la part des cas réellement positifs selon la référence qui sont reconnus correctement comme positifs. La formule est TP / (TP + FN) : TP désigne les positifs correctement reconnus et FN les positifs manqués. La classe positive doit être définie. Si l’évaluation ne contient aucun cas réellement positif, le dénominateur est nul et le quotient indéfini. Cette situation doit rester visible dans le rapport.
Dans l’exemple de calcul fictif avec 50 demandes de service, 20 relèvent du service technique selon la règle d’affectation convenue. Le modèle en reconnaît correctement 18 et en manque 2. Le rappel vaut 18 / 20 = 90 %. Pour la planification du travail, cela montre l’écart parmi les cas qui devraient parvenir à l’équipe technique. Le nombre d’autres demandes qui y arrivent à tort n’en découle pas ; la précision examine cet aspect. L’utilité d’un réglage est évaluée avec les deux types d’erreur et leurs conséquences dans le processus concret.
Sources
Termes associés
- Évaluation des LLML’évaluation des LLM teste les sorties selon des tâches et critères définis. Un bon exemple isolé ne prouve pas la qualité générale.
- Données de test en apprentissage automatiqueDes données réservées à l’évaluation finale dont les résultats n’ont pas servi à sélectionner la variante évaluée.
- PrécisionLa part des cas réellement positifs parmi tous les cas que le modèle marque comme positifs.
- Score F1La moyenne harmonique de la précision et du rappel pour une même classe positive.
- Matrice de confusionUn tableau comparant les classes de référence aux prédictions du modèle et comptant les affectations correctes et incorrectes.
- Reclassement des résultatsLe reclassement réévalue les résultats déjà trouvés. Leur pertinence dépend de la question et des limites de la sélection initiale.
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