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Cette formation aborde les méthodes de détermination des seuils optimaux pour la classification et la détection. Elle couvre l'évaluation de l'impact des variations de seuil sur les métriques de performance (précision, rappel, F-score) et l'application d'algorithmes de computation de seuils. Des cas d'usage concrets incluent la détection de fraude et le diagnostic médical.
Réponse sous 24h ouvré
Déterminer le seuil de classification optimal en analysant les courbes ROC et PR, en considérant les compromis entre précision, rappel, spécificité et sensibilité.
Mettre en œuvre des algorithmes pour calculer des seuils de détection sur des jeux de données réels, en utilisant des métriques comme le F-score.
Quantifier l'influence des ajustements de seuil sur les performances d'un modèle prédictif, en mesurant les changements des métriques clés.
Analyser les résultats de la computation des seuils pour justifier des décisions opérationnelles, notamment dans la détection de fraude ou le diagnostic médical.
Affiner la performance de vos modèles de classification en ajustant précisément les seuils, améliorant ainsi la pertinence des prédictions et la prise de décision basée sur les données.
Appliquer des méthodes statistiques avancées pour l'optimisation des seuils, garantissant la robustesse et la validité des résultats de vos analyses prédictives.
Optimiser le déploiement de vos modèles en production en maîtrisant la sélection des seuils, réduisant les faux positifs et faux négatifs pour des applications critiques.
Comprendre les implications techniques de la computation des seuils pour mieux piloter les équipes et évaluer les risques liés aux performances des modèles prédictifs.
- Distinguer le seuil de classification du seuil de détection.
- Identifier les enjeux liés à la définition d'un seuil.
- Appliquer les concepts de vrais positifs, faux positifs, vrais négatifs, faux négatifs.
- Calculer la précision et le rappel pour un seuil donné.
- Évaluer la spécificité et la sensibilité d'un modèle.
- Interpréter le F-score comme métrique agrégée.
- Construire une courbe ROC à partir de scores de prédiction.
- Interpréter l'aire sous la courbe ROC (AUC-ROC).
- Utiliser la courbe PR (Précision-Rappel) pour des jeux de données déséquilibrés.
- Appliquer la méthode de Youden's J statistic pour l'optimisation de seuil.
- Déterminer le seuil maximisant le F-score.
- Comparer les seuils optimaux obtenus par différentes métriques.
- Implémenter l'algorithme de Cost-Sensitive Learning pour la détermination de seuil.
- Utiliser les méthodes basées sur la distribution des scores.
- Appliquer des techniques de seuillage adaptatif.
- Définir un seuil de détection de fraude minimisant les faux négatifs.
- Évaluer l'impact économique des variations de seuil.
- Appliquer des algorithmes de computation de seuils sur des données de transactions.
- Optimiser le seuil de classification pour un modèle de diagnostic médical.
- Ajuster le seuil d'alerte pour la maintenance prédictive d'équipements industriels.
- Interpréter les compromis entre sensibilité et spécificité.
- Communiquer les résultats de l'optimisation de seuil aux parties prenantes.
- Justifier le choix d'un seuil optimal en fonction du contexte métier.
- Mettre en place un processus de réévaluation périodique des seuils.
Nous pouvons adapter le programme de la formation La computation des seuils à vos besoins. Contactez un conseiller en formation
Vous avez des interrogations ? Nous avons les réponses. Consultez notre FAQ pour découvrir les questions que d’autres se posent souvent avant de se lancer dans une formation.
Vous avez encore des questions ?Connaissances avancées en statistiques inférentielles. Maîtrise des concepts de classification binaire et multi-classes. Expérience pratique avec Python (bibliothèques scikit-learn, pandas, numpy). Compréhension des métriques de performance des modèles (précision, rappel, F1-score).
Ordinateur portable avec environnement de développement Python (Anaconda ou Miniconda). Accès à un IDE (Jupyter Notebook, VS Code). Installation des bibliothèques Python : scikit-learn, matplotlib, seaborn. Connexion internet stable pour l'accès aux ressources.
5 tests d'évaluation sont proposés à l'apprenant en fin de formation pour connaître son niveau sur chaque compétences visées.
Plateforme et contenus e-learning à disposition. Test de positionnement Quizz & Evaluations
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25 juin 2030
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