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Veuillez expliquer ce qu'est la "mise à l'échelle de Platt"
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Dans l'apprentissage automatique, la mise à l'échelle de Platt ou l'étalonnage de Platt est un moyen de transformer les sorties d'un modèle de classification en une distribution de probabilité sur des classes. La méthode a été inventée par John Platt dans le cadre des machines à vecteurs de support,
remplacement d'une méthode antérieure par Vapnik,
mais peut être appliqué à d'autres modèles de classification.
La mise à l'échelle de Platt fonctionne en ajustant un modèle de régression logistique aux scores d'un classificateur.