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A mesure que le seuil augmente, le F1-score s’améliore. Seuil optimal (séparation parfaite des deux classes) : on ne se trompe ni sur les positifs ni sur les négatifs : le F1-score est maximal (100%) et constant. Seuil trop élevé : on prédit correctement les négatifs mais on se trompe sur les positifs. A mesure que le seuil croît, le F1-score diminue. Figure 4. Courbe F1-score d’un modèle parfait . Outra vantagem ao estabelecer como conseguir bitcoins um quadro legal que conduza os jogos online no Brasil é que se podem implementar métodos de controle e fiscalização que permitam vigiar a lavagem de dinheiro, prevenir a fraude e outras atividades ilícitas. Calcul théorique du F1-score : En repartant de la matrice de confusion du modèle non-informatif, calculons la formule du F1-score : L’interprétation de cette équation où p est une constante (puisqu’il correspond au taux de positifs des données) et où q varie avec le seuil de classification est plus complexe que la droite obtenue dans le cas de l’accuracy : Ainsi contrairement à l’accuracy, le F1-score n’est pas symétrique selon que le seuil est faible ou élevé. © Acute Boekje como conseguir bitcoins 2017-2023 • Een initiatief van de Nederlandse Internisten Vereniging. Le F1-score est une métrique de classification qui mesure la capacité d’un modèle à bien prédire les individus positifs , tant en termes de precision (taux de prédictions positives correctes) qu’en termes de recall (taux de positifs correctement prédits). Il correspond en effet à la moyenne harmonique de ces indicateurs, qui doivent tous deux être élevés pour que le F1-score le soit aussi.
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