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# Mesures de Machine Learning
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Pour comprendre les mesures qui sont utilisés pour régler votre transformation Machine Learning, vous devez vous familiariser avec la terminologie suivante :

**Vrai positif (TP, True positive)**  
Correspondance dans les données correctement trouvée par la transformation, parfois appelée *occurrence*.

**Vrai négatif (TN, True Negative)**  
Non correspondance dans les données que la transformation a correctement rejetée.

**Faux positif (FP, False positive)**  
Non correspondance dans les données que la transformation a classifiée de manière incorrecte en tant que correspondance, parfois appelée *fausse alarme*.

**Faux négatif (FN, False negative)**  
Correspondance dans les données que la transformation n'a pas trouvée, parfois appelée *échec*.

Pour de plus amples informations sur la terminologie utilisée dans le Machine Learning, consultez [Confusion matrix](https://en.wikipedia.org/wiki/Confusion_matrix) dans Wikipedia.

Pour régler vos transformations Machine Learning, vous pouvez modifier la valeur des mesures suivantes dans les **propriétés avancées** de la transformation.
+ **Précision** (Précision) évalue dans quelle mesure la transformation trouve de vrais positifs parmi le nombre total d'enregistrements qu'elle identifie comme positifs (vrais positifs et faux positifs). Pour en savoir plus, consultez [Précision et rappel](https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall) dans Wikipédia.
+ **Recall (Rappel)** mesure comment la transformation trouve des vrais positifs à partir du nombre total d'enregistrements dans les données source. Pour en savoir plus, consultez [Précision et rappel](https://en.wikipedia.org/wiki/Precision_and_recall) dans Wikipédia.
+ **Accuracy (Exactitude)** mesure comment la transformation trouve des vrais positifs et des vrais négatifs. L’augmentation de la précision nécessite plus de ressources machine et des coûts supérieurs. Mais elle entraîne également une augmentation du rappel. Pour en savoir plus, consulter [Précision et rappel](https://en.wikipedia.org/wiki/Accuracy_and_precision#In_information_systems) dans Wikipédia.
+ **Cost (Coût)** mesure le nombre de ressources de calcul (et par conséquent le coût) consommées pour l'exécution de la transformation.