Examen médicalthumb|Un examen de radiologie en 1904 Un examen médical est une procédure de diagnostic réalisée pour des motifs de santé. Par exemple : pour diagnostiquer des maladies pour mesurer la progression, la régression ou la guérison des maladies pour confirmer chez quelqu'un l'absence de maladie Quelques-uns se composent d'un simple examen physique, appelé également examen clinique : il ne requiert que de simples instruments entre les mains d'un médecin, et peuvent être réalisés dans son cabinet.
Phi coefficientIn statistics, the phi coefficient (or mean square contingency coefficient and denoted by φ or rφ) is a measure of association for two binary variables. In machine learning, it is known as the Matthews correlation coefficient (MCC) and used as a measure of the quality of binary (two-class) classifications, introduced by biochemist Brian W. Matthews in 1975. Introduced by Karl Pearson, and also known as the Yule phi coefficient from its introduction by Udny Yule in 1912 this measure is similar to the Pearson correlation coefficient in its interpretation.
Classement automatiquevignette|La fonction 1-x^2-2exp(-100x^2) (rouge) et les valeurs déplacées par un bruit de 0,1*N(0,1). Le classement automatique ou classification supervisée est la catégorisation algorithmique d'objets. Elle consiste à attribuer une classe ou catégorie à chaque objet (ou individu) à classer, en se fondant sur des données statistiques. Elle fait couramment appel à l'apprentissage automatique et est largement utilisée en reconnaissance de formes. En français, le classement fait référence à l'action de classer donc de « ranger dans une classe ».
Recursive partitioningRecursive partitioning is a statistical method for multivariable analysis. Recursive partitioning creates a decision tree that strives to correctly classify members of the population by splitting it into sub-populations based on several dichotomous independent variables. The process is termed recursive because each sub-population may in turn be split an indefinite number of times until the splitting process terminates after a particular stopping criterion is reached. Recursive partitioning methods have been developed since the 1980s.
Quadratic classifierIn statistics, a quadratic classifier is a statistical classifier that uses a quadratic decision surface to separate measurements of two or more classes of objects or events. It is a more general version of the linear classifier. Statistical classification considers a set of vectors of observations x of an object or event, each of which has a known type y. This set is referred to as the training set. The problem is then to determine, for a given new observation vector, what the best class should be.
Fausse alerteUne fausse alerte est une fraude d'urgence, causant une panique inutile et/ou l'utilisation de ressources (telles que les services d'urgence) dans un endroit qui ne nécessite aucune aide de leur part. Souvent, la répétition de fausses alertes peut amener, dans certains cas et endroits, les individus à les ignorer sachant qu'à chaque fois, celles-ci pourraient être fausses.
Valeurs de référence pour les principaux tests biologiquesLes valeurs de référence visent à décrire les différentes valeurs que peuvent prendre les résultats des examens de biologie médicale chez les sujets (humains ou animaux) en bonne santé d'un groupe d'individus définis (par exemple, classes d'âge, sexe, races chez les animaux). Leur production et leur présentation font l'objet de recommandations internationales (IFCC - CLSI). Elles sont, la plupart du temps, présentées sous forme d'un intervalle de référence avec une limite inférieure et supérieure, déterminées par des méthodes statistiques parfois complexes et devraient être exprimées dans le Système international d'unités.
Double descentIn statistics and machine learning, double descent is the phenomenon where a statistical model with a small number of parameters and a model with an extremely large number of parameters have a small error, but a model whose number of parameters is about the same as the number of data points used to train the model will have a large error. It was discovered around 2018 when researchers were trying to reconcile the bias-variance tradeoff in classical statistics, which states that having too many parameters will yield an extremely large error, with the 2010s empirical observation of machine learning practitioners that the larger models are, the better they work.
Latent class modelIn statistics, a latent class model (LCM) relates a set of observed (usually discrete) multivariate variables to a set of latent variables. It is a type of latent variable model. It is called a latent class model because the latent variable is discrete. A class is characterized by a pattern of conditional probabilities that indicate the chance that variables take on certain values. Latent class analysis (LCA) is a subset of structural equation modeling, used to find groups or subtypes of cases in multivariate categorical data.
Evaluation of binary classifiersThe evaluation of binary classifiers compares two methods of assigning a binary attribute, one of which is usually a standard method and the other is being investigated. There are many metrics that can be used to measure the performance of a classifier or predictor; different fields have different preferences for specific metrics due to different goals. For example, in medicine sensitivity and specificity are often used, while in computer science precision and recall are preferred.
