Valider et modifier un seuil de score

(de l'intérêt des zones d'ombre et des indécisions)

Du score à la décision : le rôle du seuil

Un score décrit la probabilité de réalisation d'un évènement qui nous intéresse particulièrement. Cependant, pour l'utilisation de ce score, on ne prend pas ses valeurs de manière immédiate ; on les convertit en décisions, sur un mode généralement binaire :

• score < seuil l'évènement ne se produira pas
• sinon : l'évènement se produira.

Le seuil utilisé par défaut est généralement 0,5 pour les scores représentés sur une échelle de 0 à 1, et 500 pour les scores de 0 à 1000.

Il peut s'avérer judicieux de valider, dans un premier temps, si cette valeur de 0,5 est bien celle qui minimise les erreurs commises par le modèle ; dans un second temps, on pourra améliorer encore les performances en proposant deux seuils, qui fonctionnement de la manière suivante :

• score < seuil1 l'évènement ne se produira pas
• score > seuil2 l'évènement se produira
• sinon : on ne sait pas ce qui va se produire.

Accepter cette indécision n'est possible que dans des cas d'aide à la décision ; à ce moment-là, c'est à l'expert humain (chargé de clientèle, responsable marketing, médecin, ...) de prendre la décision. Dans le cadre de campagnes automatisées (mailing par exemple), il n'est pas envisageable de mettre en oeuvre un tel modus operandi, à moins que l'indécision ne porte que sur de très faibles volumes.

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