Précision (Precision)

En data science et en apprentissage automatique, la précision est une métrique d’évaluation essentielle utilisée pour mesurer la qualité des prédictions positives d’un modèle de classification. Elle répond à une question simple mais cruciale : parmi toutes les fois où le modèle a prédit « positif », combien de fois avait-il raison ?

La précision est particulièrement utile lorsque le coût d’une fausse alerte est élevé, comme dans les systèmes de détection de fraudes, les diagnostics médicaux ou la modération de contenu.

Formule mathématique

$$\text{Précision} = \frac{\text{Vrais positifs}}{\text{Vrais positifs} + \text{Faux positifs}} = \frac{VP}{VP + FP}$$

• VP (Vrai Positif) : le modèle prédit positif, et c’est correct.

• FP (Faux Positif) : le modèle prédit positif, mais c’est faux.