 Quelles techniques sont utilisées pour réduire les faux positifs dans les modèles d'apprentissage automatique ?
Les techniques utilisées pour réduire les faux positifs dans les modèles d'apprentissage automatique incluent le prétraitement des données, la sélection des fonctionnalités, l'ingénierie des fonctionnalités et les métriques d'évaluation appropriées. Le prétraitement des données peut être utilisé pour éliminer les valeurs aberrantes qui peuvent entraîner une mauvaise classification. La sélection de caractéristiques peut être utilisée pour déterminer les caractéristiques les plus importantes pour la prédiction et pour supprimer les caractéristiques qui ont une faible corrélation avec la cible. L'ingénierie des fonctionnalités consiste à transformer les fonctionnalités existantes pour mieux capturer les modèles dans les données. Enfin, des métriques d'évaluation appropriées, telles que la précision et le rappel, doivent être utilisées pour mesurer les performances du modèle.