11. Évaluation des modèles de classification
L'évaluation des modèles de classification est un aspect crucial dans le développement de systèmes d'apprentissage automatique (ML) et d'apprentissage profond (DL). Une fois qu'un modèle est entraîné à prédire des catégories ou des classes, il est nécessaire de déterminer dans quelle mesure il accomplit cette tâche. Pour y parvenir, plusieurs mesures et méthodes peuvent être utilisées pour fournir des informations sur les performances du modèle. Dans ce chapitre, nous explorerons les mesures d'évaluation clés et comment les appliquer à l'aide de Python.
Mesures d'évaluation
Les mesures d'évaluation sont fondamentales pour comprendre les performances d'un modèle. Certaines des statistiques les plus courantes incluent :
- Précision : il s'agit de la proportion de prédictions correctes par rapport au nombre total de prédictions. Bien qu'il s'agisse d'une mesure intuitive, la précision peut être trompeuse dans les ensembles de données déséquilibrés, où une classe est beaucoup plus fréquente que les autres.
- Précision : fait référence à la proportion de prédictions positives correctes (vrais positifs) par rapport au total des prédictions positives (vrais positifs + faux positifs). Il s'agit d'une mesure importante lorsque le coût des faux positifs est élevé.
- Rappel (Sensibilité) : C'est la proportion de vrais positifs par rapport au nombre total de cas réels positifs (vrais positifs + faux négatifs). Cela s'avère particulièrement utile lorsque le coût des faux négatifs est important.
- F1-Score : combine précision et rappel en une seule métrique grâce à sa moyenne harmonique. C'est utile lorsque nous voulons trouver un équilibre entre précision et rappel.
- Courbe ROC et AUC : la courbe ROC (Receiver Operating Characteristic) est un graphique qui montre les performances d'un modèle de classification à tous les seuils de classification. L'aire sous la courbe ROC (AUC) fournit une mesure globale des performances pour tous les seuils de classification.
Matrice de confusion
La matrice de confusion est un outil fondamental pour évaluer les modèles de classification. Il présente un tableau qui compare les prédictions du modèle (dans les colonnes) avec les véritables étiquettes (dans les lignes). La matrice est divisée en quatre quadrants : vrais positifs (TP), faux positifs (FP), vrais négatifs (TN) et faux négatifs (FN).
Sur la base de la matrice de confusion, nous pouvons calculer toutes les métriques mentionnées précédemment.
Implémentation en Python
Python, avec l'aide de bibliothèques comme scikit-learn, fournit des outils puissants pour évaluer les modèles de classification. Vous trouverez ci-dessous un exemple de calcul des métriques d'évaluation à l'aide de cette bibliothèque :
à partir de sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix, précision_score, roc_auc_score
# Supposons que y_true soient les vraies étiquettes et y_pred soient les prédictions du modèle
y_vrai = [...]
y_pred = [...]
# Calcul de la matrice de confusion
conf_matrix = confusion_matrix(y_true, y_pred)
imprimer(conf_matrix)
# Calcul de la précision
précision = précision_score (y_true, y_pred)
print(f"Précision : {précision}")
# Générer un rapport de notation
rapport = classification_report (y_true, y_pred)
imprimer (rapport)
# Calcul de l'ASC
auc = roc_auc_score(y_true, y_pred)
print(f"ASC : {auc}")
Il est important de noter que pour calculer l'AUC, les véritables étiquettes et prédictions doivent être binarisées lorsqu'il s'agit d'un problème de classification multi-classes. De plus, la fonction roc_auc_score peut recevoir des probabilités de prédiction au lieu d'étiquettes prédites, ce qui est courant dans de nombreux modèles de classification.
Considérations supplémentaires
Lors de l'évaluation des modèles de classification, il est important de prendre en compte le contexte du problème. Par exemple, dans les applications médicales, un rappel élevé peut être plus souhaitable qu’une haute précision, car on ne veut pas manquer d’éventuels cas de maladie. D'un autre côté, dans les systèmes de détection de fraude, une grande précision peut être plus importante pour éviter les fausses alarmes susceptibles de gêner les utilisateurs.
De plus, il est crucial de valider le modèle sur un ensemble de données distinct de celui utilisé pour la formation, appelé ensemble de test. Cela permet de garantir que le modèle est capable de bien se généraliser à des données inédites.
Enfin, l'évaluation des modèles ne se limite pas aux seules mesures quantitatives. L’interprétabilité du modèle et l’analyse des erreurs sont également des aspects importants à prendre en compte. Comprendre où et pourquoi le modèle commet des erreurs peut fournir des informations précieuses pourpour de futures améliorations.
En résumé, l'évaluation des modèles de classification est un processus à multiples facettes qui va au-delà du calcul de métriques. Cela nécessite une compréhension approfondie du problème en question, du modèle et des implications des prédictions faites.
