calibration du classifieur

La calibration d'un classifieur consiste en l'ajustement des estimations de probabilité produites par un modèle de classification afin qu'elles reflètent fidèlement la véritable exactitude des prédictions. Ce processus est essentiel pour garantir la fiabilité et l'interprétabilité du modèle dans les applications pratiques. L'objectif principal de la calibration est de réduire l'écart entre les probabilités prédites et les taux d'exactitude réels, avec des métriques de calibration courantes telles que l'Erreur de Calibration Attendue (ECE) et l'Erreur de Calibration Maximale (MCE). Une calibration efficace permet au modèle de fournir un soutien décisionnel plus précis et digne de confiance dans divers scénarios d'application.