E) Évaluation basée sur la matrice de
confusion
La matrice de confusion permet de confronter les valeurs
observées de la variable dépendante avec celles qui sont
prédites par le modèle et de comptabiliser les bonnes et les
mauvaises prédictions. Cette matrice permet de mettre en oeuvre un
ensemble d'indicateurs servant à juger de la qualité du
modèle. Il s'agit de :
? le taux d'erreur de classement, qui est
égal au nombre de mauvais classements rapporté à
l'effectif total de l'échantillon test ;
? la sensibilité du modèle, qui
exprime la capacité de celui-ci à retrouver les positifs
(c'est-à-dire les individus de la classe 1, les clients satisfaits dans
le cadre de cette étude) ;
? la spécificité du
modèle, qui est la capacité de celui-ci à
détecter les négatifs (c'est-à-dire les individus de la
classe 0, les clients non satisfaits dans le cadre de cette étude).
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