Dans cette vidéo, il est question de la prise en compte des coûts de mauvais classement en analyse prédictive. Les erreurs de prédiction ne sont pas toutes équivalentes. Classer en bonne santé une personne malade n'induit pas les mêmes conséquences que l'inverse par exemple. Cette information additionnelle est portée par une matrice dite de "coûts de mauvais classement". Elle traduit en valeurs numériques les répercussions des erreurs. Notre rôle consiste à utiliser à bon escient cette matrice pour guider la modélisation, mais aussi pour évaluer et comparer les performances des classifieurs.
Mots-clés : logiciel R, package rpart, MASS, lda, matrice de coûts de mauvais classement
Vidéo : Cost-sensitive learning
Données, slides, notebook : Breast cancer
Références :
Documentation MLR, "Cost-Sensitive Classification".
"Pratique de la régression logistique", version 2.0, septembre 2009.
"Coûts de mauvais classement en apprentissage supervisé", janvier 2009.
