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¿Qué es una matriz de confusión en el aprendizaje automático?<end_of_turn>
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Une matrice de confusion est un outil utilisé en apprentissage automatique pour visualiser les performances d'un algorithme, généralement un algorithme de classification. Il s'agit d'un tableau à deux dimensions (« Réel » et « Prédit »), et chaque dimension possède un ensemble de catégories qui doivent correspondre sur les deux axes. La matrice compare les valeurs cibles réelles avec celles prédites par le modèle d'apprentissage automatique, fournissant ainsi un aperçu du nombre de prédictions correctes et incorrectes effectuées par le modèle. Voici une répartition de ses composants :

Vrais positifs (TP) : ce sont des cas dans lesquels le modèle a correctement prédit la classe positive.

Vrais négatifs (TN) : ce sont des cas dans lesquels le modèle a correctement prédit la classe négative.

Faux positifs (FP) : il s'agit de cas dans lesquels le modèle a prédit de manière incorrecte la classe positive (également connue sous le nom d'« erreur de type I »).

Faux négatifs (FN) : il s'agit de cas dans lesquels le modèle a prédit de manière incorrecte la classe négative (également connue sous le nom d'« erreur de type II »).<end_of_turn><eos>