Précision

La précision est la proportion de prédictions positives correctes parmi toutes les prédictions positives faites par le modèle. C’est une mesure de la qualité des prédictions positives, en particulier utile lorsqu’il y a une classe positive dominante (c’est-à-dire lorsque le jeu de données est déséquilibré).

La formule pour calculer la précision est :

Preˊcision=Vrai PositifsVrai Positifs+Faux Positifs\text{Précision} = \frac{\text{Vrai Positifs}}{\text{Vrai Positifs} + \text{Faux Positifs}}

Cela évalue le modèle sur sa capacité à éviter les faux positifs, c’est-à-dire à ne pas classer incorrectement une observation comme appartenant à la classe positive.