Retour aux cours
Page suivante
QCM Interactif
Testez vos connaissances !
1
Dans une classification binaire, comment définit-on la précision ?
A
Le nombre d’éléments positifs correctement classés divisé par le nombre total d’éléments positifs réels
B
Le nombre d’éléments positifs correctement classés divisé par le nombre total d’éléments classés positifs par le modèle
C
Le nombre d’éléments négatifs correctement classés divisé par le nombre total d’éléments négatifs réels
D
Le nombre total de prédictions correctes divisé par le nombre total de prédictions
2
Quelle métrique est définie comme la moyenne harmonique entre la précision et le rappel ?
A
Accuracy
B
F1-score
C
Specificité
D
Average Precision (AP)
3
Quel est l’axe des abscisses (X) dans la courbe ROC ?
A
Le taux de vrais positifs (rappel)
B
Le taux de faux négatifs
C
Le taux de faux positifs (1 - spécificité)
D
La précision
4
Quelle métrique est la moyenne des carrés des erreurs entre valeurs prédites et valeurs réelles ?
A
Mean Absolute Error (MAE)
B
Mean Squared Error (MSE)
C
Intersection Over Union (IoU)
D
Log loss
5
Dans une tâche de segmentation, quelle métrique est plus adaptée que l’IoU pour réduire le biais envers les petits objets et classes rares ?
A
Average Precision (AP)
B
Dice Coefficient
C
F1-score
D
Recall
Score: 0/5
Score: 0/5
Score: 0/5
Score: 0/5