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Value |
| dbo:abstract
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- Dans les domaines de la reconnaissance de formes, de la recherche d'information et de la classification automatique, la précision (ou valeur prédictive positive) est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés ; le rappel (ou sensibilité) est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents. Ces deux notions correspondent ainsi à une conception et à une mesure de la pertinence. Lorsqu'un moteur de recherche, par exemple, retourne 30 pages web dont seulement 20 sont pertinentes (les vrais positifs) et 10 ne le sont pas (les faux positifs), mais qu'il omet 40 autres pages pertinentes (les faux négatifs), sa précision est de 20/(20+10) = 2/3 et son rappel vaut 20/(20+40) = 1/3. La précision peut ainsi être comprise comme une mesure de l'exactitude ou de la qualité, tandis que le rappel est une mesure de l'exhaustivité ou de la quantité. (fr)
- Dans les domaines de la reconnaissance de formes, de la recherche d'information et de la classification automatique, la précision (ou valeur prédictive positive) est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés ; le rappel (ou sensibilité) est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents. Ces deux notions correspondent ainsi à une conception et à une mesure de la pertinence. Lorsqu'un moteur de recherche, par exemple, retourne 30 pages web dont seulement 20 sont pertinentes (les vrais positifs) et 10 ne le sont pas (les faux positifs), mais qu'il omet 40 autres pages pertinentes (les faux négatifs), sa précision est de 20/(20+10) = 2/3 et son rappel vaut 20/(20+40) = 1/3. La précision peut ainsi être comprise comme une mesure de l'exactitude ou de la qualité, tandis que le rappel est une mesure de l'exhaustivité ou de la quantité. (fr)
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- Dans les domaines de la reconnaissance de formes, de la recherche d'information et de la classification automatique, la précision (ou valeur prédictive positive) est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés ; le rappel (ou sensibilité) est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents. Ces deux notions correspondent ainsi à une conception et à une mesure de la pertinence. (fr)
- Dans les domaines de la reconnaissance de formes, de la recherche d'information et de la classification automatique, la précision (ou valeur prédictive positive) est la proportion des items pertinents parmi l'ensemble des items proposés ; le rappel (ou sensibilité) est la proportion des items pertinents proposés parmi l'ensemble des items pertinents. Ces deux notions correspondent ainsi à une conception et à une mesure de la pertinence. (fr)
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| rdfs:label
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- Beurteilung eines Klassifikators (de)
- Doitasun eta estaldura (eu)
- Precision and recall (en)
- Precisione e recupero (it)
- Precisió i reclam (ca)
- Precisión y exhaustividad (es)
- Precisão e revocação (pt)
- Précision et rappel (fr)
- Влучність та повнота (uk)
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