# A tibble: 2 × 2
depart_90j n
<dbl> <int>
1 0 452
2 1 198
0 1
0.6953846 0.3046154 Capsule 1 - Définir une cible binaire
MQT-2101 - Analyse et modélisation des données
Pourquoi ça compte
Une classification utile commence par un événement mesurable.
Que signifie exactement « client à risque »?
Une cible binaire doit définir l’événement, l’horizon, la classe positive et la période à laquelle les prédicteurs sont disponibles.
Objectifs de la capsule
- Définir une classe positive vérifiable.
- Éviter une fuite de cible.
- Mesurer la fréquence de la classe positive.
La cible doit précéder l’intervention
- La classe positive est l’événement à détecter.
- L’horizon rend la cible mesurable.
- Les prédicteurs doivent précéder l’événement.
198 départs observables sur 650 clients
« Départ dans les 90 jours » est une cible vérifiable. « Client à risque » est une intuition trop vague pour entraîner un modèle.
Compter la classe positive
Une information postérieure au départ triche
Utiliser une information créée après le départ dans les prédicteurs donne une performance irréaliste et une intervention impossible à temps.
À retenir
1
Une cible doit être définie avant le modèle.
2
La chronologie protège aussi la classification.
3
La décision reste liée aux données disponibles.
Production autonome 10.1
Expliquez pourquoi « client à risque » est une cible insuffisante.
Auto-vérification
- J’ai défini la classe positive et la période test.
- J’ai rapporté les deux types d’erreur, pas seulement l’exactitude.
- Ma règle respecte la capacité et évite une interprétation individuelle certaine.
