Correction d’un modèle utilisant un mauvais seuil de décision probabiliste

Scénario

Contexte : Un modèle de classification fournit des probabilités mais utilise systématiquement 0.5 comme seuil. Le Problème : Le seuil n’est pas optimal selon les objectifs métier. Extrait logique actuelle : pred = (proba > 0.5) Contraintes : Analyser courbe precision-recall. Ajuster seuil en fonction du coût métier. Comparer métriques. Livrable attendu : Proposer une stratégie d’optimisation du seuil améliorant les performances utiles au contexte métier.

Compétences ciblées