Erreur de détection d'une machine (probabilités)

[jambonbeur]

Bonjour,

Je suis sensée analyser l'efficacité d'un algorithme qui détecte des fissures sur une des images de route, mais pour être honnête mes connaissances en probabilité sont assez limitées.
Avec ma base de données, je peux extraire
-> nombre d'images totales
-> nombre d'images où l'algo détecte une fissure
-> nombre d'images où l'algo détecte une fissure correctement (il y avait effectivement une fissure)
-> nombre d'images où l'algo détecte une fissure mais où en réalité il n'y avait pas de fissure
-> nombre d'images où il a effectivement une fissure
-> nombre d'images où il n'y a pas de fissure

J'aimerais savoir quelle est l'efficacité de mon algorithme, donc j'imagine que ce que je cherche c'est l'erreur de détection.
Je pense qu'il faut surement utiliser des proba de type
P(algo detecte fissure/fissure)
P(algo detecte fissure/pas de fissure)
P(algo detecte fissure ET fissure)
P(algo detecte fissure ET pas de fissure)

Mais je ne sais pas comment obtenir ces probabilités à partir des nombres que j'ai. Et je ne sais pas comment utiliser ces probabilités pour trouver l'erreur de détection.

Pourriez-vous m'aider ?
-----

[jambonbeur]

Je peux aussi avoir
-> nombre d'images où l'algo ne détecte pas de fissure
-> nombre d'images où l'algo ne détecte pas de fissure alors qu'il y en avait une
-> nombre d'images où l'algo ne détecte pas de fissure et effectivement il n'y en avait pas

L'erreur de détection serait - elle P(algo detecte fissure/pas de fissure) + P(algo ne detecte pas de fissure/fissure) ?

[feanorel]

Ce ne sont pas des probabilités mais des proportions. Il y a plusieurs métriques pour donner "l'efficacité" d'un algorithme.
A priori celles qui t'intéressent c'est le taux de faux positifs et de faux négatif.
taux_faux_positif = nombre de fissure détectée à tort / nombre de fissure détectée (à tort ou à raison)
taux_faux_négatif = nombre de fissure non détectée à tort / nombre de fissure non détectée (à tort ou à raison)

Souvent dans les algo il y a un paramètre qui te permet de faire varier ta tolérance aux faux positif / faux négatif, dans ce cas on peut caractériser l'efficacité de l'algo comme une aire,
mais ce n'est a priori pas ton cas ici.

[jambonbeur]

Bonjour,

Merci pour votre réponse ! Maintenant que vous me le dîtes, ça me rappelle des choses (honte à moi x) )

Encore merci !

[A voir en vidéo sur Futura]