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La courbe d'apprentissage est une loi empirique observée et étudiée par l'ingénieur américain en aéronautique Théodore Wright en 1936: chaque fois que la quantité d'aéronefs produits double, le nombre d'heures nécessaires à leur production diminue d'un facteur constant. Le coefficient observé par Wright était de l'ordre de 15%.
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Par exemple, vous pouvez trouver la classe du nœud d'une feuille à travers des fractions de nœuds. Interprétation de la courbe ROC La courbe ROC signifie l'ajustement entre le FPR (spécificité) et le TRP (sensibilité). Le classificateur dans le coin supérieur gauche précise que la performance est meilleure. En standard, vous recevrez des points d'un classificateur aléatoire entre la diagonale. FPR=TRP On peut dire que le test est moins précis si la courbe est plus proche des 45 degrés de l'espace ROC. Le ROC ne dépend pas de la distribution des classes. C'est pourquoi vous pouvez évaluer les événements rares avec des classificateurs prédictifs tels qu'une catastrophe ou une maladie. Courbe de l apprentissage lyon. En comparaison, la précision de l'équation suivante aidera les classificateurs qui prédisent principalement des résultats négatifs pour une maladie ou un événement rare. (TP +TN)/(TP + TN + FN + FP) Conclusion Vous pouvez utiliser la courbe ROC pour l'apprentissage machine et d'autres secteurs et industries pour trouver les rares conditions qui n'ont pas de classificateurs appropriés.
À mesure que la production augmente, il devient de plus en plus difficile de doubler la production précédente d'une entreprise, comme le montre la pente de la courbe, ce qui signifie que les économies de coûts seront lentes au fil du temps.