𝕮𝖆𝖑𝖎𝖇𝖗𝖆𝖙𝖎𝖔𝖓 𝖉𝖊𝖘 𝖒𝖔𝖉è𝖑𝖊𝖘 𝖕𝖗é𝖉𝖎𝖈𝖙𝖎𝖋𝖘 : 𝖈𝖑é𝖘 𝖕𝖔𝖚𝖗 𝖉𝖊𝖘 𝖉é𝖈𝖎𝖘𝖎𝖔𝖓𝖘 𝖋𝖎𝖆𝖇𝖑𝖊𝖘 𝖊𝖙 é𝖖𝖚𝖎𝖙𝖆𝖇𝖑𝖊𝖘

La calibration évalue dans quelle mesure les prédictions concordent avec les résultats réels. Elle est cruciale pour juger de la fiabilité des modèles prédictifs, en veillant à ce que les probabilités prédites correspondent aux fréquences observées. Une calibration adéquate renforce la confiance dans les modèles et met en évidence les axes d’amélioration pour mieux refléter les situations réelles.

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✔️ 𝓓𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓫𝓲𝓮𝓷 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻é𝓼 produisent des prédictions fiables, facilitant la prise de décision et renforçant la confiance dans les systèmes automatisés.
✔️ 𝓛𝓪 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓮𝓻𝓶𝓮𝓽 𝓭𝓮 𝓬𝓸𝓶𝓹𝓪𝓻𝓮𝓻 équitablement différents modèles et d’identifier celui le mieux adapté à chaque application.
✔️ 𝓤𝓷𝓮 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 𝓹𝓻é𝓬𝓲𝓼𝓮 garantit que, par exemple, une probabilité prédite de 70 % correspond réellement à un taux d’occurrence de 70 %.
❌ 𝓤𝓷𝓮 𝓶𝓪𝓾𝓿𝓪𝓲𝓼𝓮 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻𝓪𝓽𝓲𝓸𝓷 peut entraîner des prédictions trompeuses, générant des décisions coûteuses ou risquées.
❌ 𝓓𝓮𝓼 𝓶𝓸𝓭è𝓵𝓮𝓼 𝓷𝓸𝓷 𝓬𝓪𝓵𝓲𝓫𝓻é𝓼 peuvent masquer des biais, soulevant des enjeux éthiques en data science et en intelligence artificielle.
❌ 𝓓𝓮𝓼 𝓹𝓻é𝓭𝓲𝓬𝓽𝓲𝓸𝓷𝓼 𝓽𝓻𝓸𝓹 𝓬𝓸𝓷𝓯𝓲𝓪𝓷𝓽𝓮𝓼 ou trop prudentes faussent l’évaluation des risques dans des domaines critiques.

Le graphique de calibration ci-dessous illustre l’alignement entre prédictions et observations en comparant, par déciles, les probabilités prévues aux résultats réels. Dans cet exemple, les prédictions sont groupées selon la variable « sexe », avec des marqueurs de couleurs différentes pour chaque groupe. La calibration parfaite se traduit par des points le long de la diagonale : toute position au-dessus indique une sur-estimation, en dessous une sous-estimation. Les barres d’erreur reflètent la variabilité au sein de chaque groupe, offrant une vision de l’incertitude. Cette visualisation a été générée avec la fonction 𝗰𝗮𝗹𝗶𝗯𝗿𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻_𝗽𝗹𝗼𝘁() du package 𝗽𝗿𝗲𝗱𝘁𝗼𝗼𝗹𝘀 en R (source : site officiel du package).

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