Tableau de matrice de confusion pour la classification de classes multiples #### Contenu de la diapositive

Cette diapositive PowerPoint présente une matrice de confusion permettant d'évaluer les performances d'un modèle de classification par apprentissage automatique pour plusieurs classes (A, B, C, D). Elle présente les prédictions par rapport aux résultats attendus pour la classe cible. Elle présente les prédictions par rapport aux résultats attendus pour la classe cible, les prédictions correctes étant surlignées en vert et les prédictions incorrectes en rouge. Les pourcentages de prédictions correctes (Total OK) et incorrectes (Total Pas OK) sont indiqués pour chaque classe. La matrice de confusion est structurée de manière à indiquer la fréquence à laquelle le modèle prédit correctement ou incorrectement une classe, ce qui est essentiel pour comprendre sa précision. ### Présentation graphique - Le titre est en caractères gras et de grande taille en haut de la diapositive. - Un sous-titre est placé sous le titre, dans une police plus petite. - Un tableau matriciel est centré sur la diapositive, avec des lignes intitulées "Classe prédite" et des colonnes intitulées "Classe cible". - La matrice utilise un code couleur : le vert pour les prédictions correctes et le rouge pour les prédictions incorrectes - Chaque cellule de la matrice contient un nombre ou un pourcentage. - Chaque cellule de la matrice contient un nombre ou un pourcentage. À gauche de la matrice se trouve une liste verticale des classes prédites, avec une icône représentant l'IA en haut. - Au-dessus de la matrice, on trouve une liste horizontale de classes cibles, avec une icône de cible circulaire. La diapositive combine un mélange de texte, de couleurs et d'éléments graphiques pour présenter les données d'une manière claire et visuellement distincte. Le contraste entre le vert et le rouge communique instantanément les prédictions correctes et incorrectes, ce qui permet d'évaluer rapidement les performances du modèle. ### Cas d'utilisation - Présenter la précision d'un modèle d'apprentissage automatique lors d'une réunion d'affaires. - Pour analyser les performances des algorithmes de classification dans un cadre éducatif. - Pour que les scientifiques des données examinent les améliorations apportées aux modèles et en discutent avec leur équipe. - Pour inclure dans des rapports ou des présentations aux parties prenantes intéressées par l'efficacité de l'analyse prédictive.