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précision

Mesure de la précision des prédictions d'un modèle, en particulier dans les tâches de classification. La précision se concentre sur la proportion d'instances positives correctement prédites par rapport à toutes les instances prédites comme positives.

– la précision représente le nombre de relations validées correctes sur le nombre total des relations validées par notre système ; (Embarek & Ferret, 2007)
Les mesures utilisées sont classiquement la précision et le rappel, qui se définissent ici de la façon suivante : – la précision représente le nombre d'entités correctes extraites par notre système sur le nombre – le rappel représente le nombre d'entités correctes extraites par notre système sur le nombre La F1-mesure correspond à la moyenne harmonique entre la précision et le rappel. (Embarek & Ferret, 2007)

Dans ce cas, la précision atteint jusqu'à 66,4 %. (Grabar & Eshkol, 2015)
Jusqu'à ce point, la précision est donc de 100 %. (Bestgen, 2017)
La précision au rang 1 est de 1, alors que la précision au rang 5 est de 3/5. (Muller & Langlais, 2011)
– Très souvent, la précision est élevée tandis que le rappel est faible. (Dupuch, Hamon & Grabar, 2013)

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