JOUR 31 — Erreur de Type I et Type II : les deux façons de se tromper

Описание: En statistiques comme en Machine Learning, on cherche à prendre une décision (ex: "Ce client va partir", "Ce médicament fonctionne"). Mais comme on travaille avec des probabilités, on va forcément faire des erreurs.

Le problème, c'est qu'il y a deux façons de se tromper, et elles n'ont pas les mêmes conséquences.

Est-il plus grave de condamner un innocent ?
Ou de laisser partir un coupable ?

La perfection statistique n'existe pas. La question n'est pas "comment ne pas faire d'erreur", mais "quelle erreur est la plus acceptable".

Dans ce Jour 31 du challenge #100JoursDeML, j'explore le trade-off entre Erreur de Type I et Type II :
🔹 Type I (Alpha) : Rejeter H0 à tort (Faux Positif).
🔹 Type II (Beta) : Rater un effet réel (Faux Négatif).
🔹 Impact Business : Pourquoi un filtre anti-spam et un test de dépistage ne se règlent pas de la même façon.
🔹 Lien avec le ML : Précision vs Recall.
Maîtriser ce concept, c'est passer de "faire du code" à "prendre des décisions stratégiques".

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