Évaluation d’un modèle avec métriques adaptées au déséquilibre de classes

Scénario

Contexte : Un dataset de détection de fraude contient très peu de cas positifs. Le Problème : L’accuracy est élevée mais le modèle ne détecte presque aucune fraude. Contraintes : Utiliser métriques adaptées (precision, recall, F1-score). Analyser matrice de confusion. Adapter seuil si nécessaire. Livrable attendu : Proposer une évaluation plus pertinente adaptée au déséquilibre des classes.

Compétences ciblées