* Combien coûte un diagnostic de panne ?

Bonjour ! Je suis en train de travailler sur un projet de classification de texte, et je me demande quelle est la meilleure approche pour évaluer la performance de différents modèles, notamment en tenant compte du déséquilibre des classes. J’ai entendu parler de plusieurs métriques comme la précision, le rappel, le score F1, l’AUC-ROC, l’AUC-PR, et la matrice de confusion.
Pour un projet où l’objectif principal est d’identifier correctement les cas positifs, même au prix de quelques faux positifs, quelles métriques devrais-je privilégier pour comparer différents modèles ? Existe-t-il des métriques qui sont particulièrement robustes face aux classes déséquilibrées et qui me permettraient de prendre une décision éclairée sur le modèle à déployer ? Et enfin, comment puis-je visualiser efficacement les performances de mes modèles, en particulier pour identifier les forces et faiblesses de chacun en termes de faux positifs et de faux négatifs ? Quelle est la meilleure façon de présenter ces résultats à des personnes qui ne sont pas des experts en science des données ?

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