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Interpréter les résultats des prédictions à partir de modèles de classification d'images
Après avoir demandé une prédiction, Gemini Enterprise Agent Platform renvoie les résultats en fonction de l'objectif de votre modèle. Les prédictions AutoML de classification d'images à étiquette unique renvoient une seule catégorie d'étiquette et son score de confiance correspondant. Les prédictions de classification multi-étiquettes renvoient plusieurs catégories d'étiquettes et leurs scores de confiance respectifs.
Le score de confiance indique à quel point votre modèle associe chaque classe ou étiquette à un élément de test. Plus le score est élevé, plus le modèle est certain que l'étiquette doit être appliquée à cet élément. C'est vous qui décidez du seuil de confiance auquel vous acceptez les résultats du modèle.
Curseur du seuil de score
Dans la Cloud de Confiance console, Gemini Enterprise Agent Platform fournit un curseur permettant d'ajuster le seuil de confiance pour toutes les classes ou étiquettes, ou pour une
classe ou une étiquette spécifique. Le curseur est disponible sur la page des détails du modèle dans
l'onglet Évaluation. Le seuil de confiance est le niveau de confiance minimum pour que le modèle attribue une classe ou une étiquette à un élément de test. Lorsque vous ajustez le seuil, vous pouvez voir comment les valeurs de précision et de rappel de votre modèle changent. Les seuils plus élevés augmentent généralement la précision et abaissent le rappel.
Exemple de résultat de prédiction par lot
Les résultats des prédictions AutoML de classification d'images par lot sont stockés sous forme de fichiers JSON Lines dans des buckets Cloud Storage. Chaque ligne du fichier JSON Lines contient toutes les catégories d'annotation (étiquette) et leurs scores de confiance respectifs pour un seul fichier image.
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Dernière mise à jour le 2026/10/15 (UTC).
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