Une matrice de confusion est un petit tableau qui montre exactement quel genre d'erreurs un modèle a faites — pas juste combien.
Imagine ça comme ceci : Au lieu de savoir juste « j'ai eu 8/10 » pour identifier chats vs chiens, ne voudrais-tu pas savoir : ai-je surtout appelé les chiens « chats », ou les chats « chiens » ? Une matrice de confusion montre cette répartition.
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