Matrice de confusion

Une matrice de confusion est un tableau utilisé pour comparer les prédictions d’un modèle d’IA à la vérité fondamentale. Elle indique le nombre de prédictions justes ou incorrectes pour chaque classe, ce qui aide à évaluer le modèle d’IA et à identifier les erreurs de prédiction.