Classification
Une technique d'apprentissage supervisé en apprentissage automatique où le modèle prédit la catégorie ou l'étiquette de classe des nouvelles observations en se basant sur des données d'entraînement.
Implique une formation sur des exemples étiquetés (caractéristiques → classe) pour apprendre à délimiter les frontières décisionnelles. La classification peut être binaire (spam contre non-spam) ou multi-classes (reconnaissance de l'écriture manuscrite). La pratique de gouvernance inclut la validation de l'équilibre des classes, le suivi de la précision par classe, et la mise à jour des modèles à mesure que les définitions de classe évoluent (par exemple, nouveaux types de fraude).
L'équipe antifraude d'une banque déploie un classificateur qui identifie les transactions comme « légitimes », « frauduleuses » ou « à revoir ». Ils l'entraînent sur des transactions historiques étiquetées, surveillent les taux de faux positifs par catégorie, et le réentraînent chaque trimestre pour capturer les nouveaux schémas de fraude.
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