📊 Évaluer la performance des modèles supervisés : quelles métriques utiliser ? 🤔
Dans tout projet de Machine Learning supervisé, évaluer la performance de vos modèles est une étape clé. Mais choisir les bonnes métriques dépend souvent du type de problème à résoudre. Voici un guide pour comprendre et utiliser les métriques les plus courantes, comme la précision, le rappel, ou la courbe ROC.
1️⃣ Précision (Accuracy) : la précision mesure le pourcentage de prédictions correctes par rapport à l’ensemble des prédictions.
◼️ Utilisation : Utile lorsque les classes sont équilibrées (par exemple, 50% de chaque catégorie).
◼️ Limite : Peu adaptée en cas de déséquilibre des classes (ex. : détection de fraudes où les fraudes sont rares).
2️⃣ Rappel (Recall) : le rappel mesure la capacité du modèle à détecter les éléments positifs parmi tous les éléments positifs réels.
◼️ Utilisation : Priorisez le rappel si manquer un cas positif a des conséquences importantes (ex. : détection de pannes critiques).
3️⃣ F1-Score : le F1-Score combine précision et rappel en une seule métrique.
◼️ Utilisation : Idéal pour des datasets déséquilibrés ou lorsque vous cherchez un équilibre entre précision et rappel.
4️⃣ Courbe ROC et AUC
◼️ La courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) montre la relation entre le rappel et le taux de faux positifs à différents seuils de décision.
◼️ AUC (Area Under Curve) : Mesure la qualité globale du modèle ; une valeur proche de 1 indique un excellent modèle.
◼️ Utilisation : Pratique pour comparer plusieurs modèles et évaluer leur capacité à séparer les classes.
Exemples chez Enedis
✅ Précision pour des prédictions équilibrées : Évaluer le modèle qui identifie les types de pannes les plus fréquents.
✅ Rappel pour des scénarios critiques : Détecter les équipements à risque élevé de panne, en minimisant les faux négatifs.
✅ F1-Score dans des contextes déséquilibrés : Analyser les interventions terrain où certains types de problèmes sont rares.
Comment choisir vos métriques ?
1️⃣ Nature du problème : La criticité des erreurs (faux positifs/faux négatifs) détermine souvent la métrique prioritaire.
2️⃣ Équilibre des classes : Si les classes sont déséquilibrées, privilégiez le F1-Score ou le rappel.
3️⃣ Comparaison de modèles : Utilisez la courbe ROC et l’AUC pour comparer des modèles sur le même dataset.
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