Precision and Recall
The two metrics that actually tell you whether a classifier works when one class is rare.
La précision demande : parmi tout ce que le modèle a signalé, quelle part était juste ? Le rappel demande : parmi tout ce qu’il aurait dû signaler, quelle part a-t-il attrapé ? Les deux s’échangent l’une contre l’autre, et savoir laquelle optimiser est une décision produit, pas une décision technique. La justesse globale masque les deux.
En pratique : Un modèle antifraude qui attrape 60 % des fraudes (rappel) avec 90 % d’alertes authentiques (précision) peut valoir mieux qu’un modèle juste à 99.9 % qui n’attrape rien.